I detta dokument behandlas problemet med att lokalisera en akustisk källa med hjälp av ett sensornätverk på ett distribuerat sätt, dvs. utan att den fullständiga datamängden överförs till en central punkt för bearbetning. Detta problem har traditionellt behandlats genom den maximala sannolikhetsramen eller icke-linjära minst kvadrater. Dessa metoder, även om de är asymptotiskt optimala under vissa förhållanden, utgör ett svårt globalt optimeringsproblem. Det visas att den tillhörande objektiva funktionen kan ha flera lokala optima och därför lokala sökmetoder kan stagnera på en suboptimal lösning. I detta dokument behandlar vi problemet i dess konvexa genomförbarhetsformulering. Vi föreslår den aggregerade projektionen på konvexa uppsättningar (APOCS) metod, som, i motsats till den ursprungliga POCS-metoden, konvergerar till en meningsfull gräns även när problemet är ogenomförbart utan att kräva en minskande stegstorlek. Simuleringsresultaten visar att konvergensen är optimal globalt sett och att konvergensen är betydligt snabbare jämfört med de tidigare metoderna.
Blatt och Hero REF beskriver den aggregerade projektionen på konvexa uppsättningar (APOCS) metod genom att behandla lokaliseringsproblem i dess konvexa genomförbarhet formulering.
APOCS: a rapidly convergent source localization algorithm for sensor networks
{'venue': 'IEEE/SP 13th Workshop on Statistical Signal Processing, 2005', 'journal': 'IEEE/SP 13th Workshop on Statistical Signal Processing, 2005', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}