Sammanfattning Ett av de utmanande problemen i samarbetspositionslokalisering uppstår när avståndsmätningarna innehåller Non-Line-Of-Sight (NLOS)-fördomar. Convex optimering har spelat en viktig roll i modellering av sådana problem och numerisk algoritmutveckling. Ett av de framgångsrika exemplen är Semi-Definite Programmering (SDP), som omvandlar Euclidean avstånd till begränsningar av positiva semidefinita matriser, vilket leder till ett stort antal begränsningar i fallet NLOS partiskes. I detta dokument föreslår vi en ny konvex optimeringsmodell som bygger på konceptet Euclidean Distance Matrix (EDM). Den resulterande EDM optimering har en fördel att dess Lagrangian dual problem är väl strukturerad och därmed främjar algoritmutveckling. Vi tillämpar en nyligen föreslagen 3-blocks växelriktningsmetod för multiplikatorer på det dubbla problemet och testade algoritmen på några verkliga såväl som simulerade data i stor skala. I synnerhet överträffar EDM-modellen avsevärt den befintliga SDP-modellen och flera andra.
Ding föreslog en ny konvex optimeringsmodell som bygger på konceptet Euclidean distansmatris (EDM) i REF.
Convex Euclidean distance embedding for collaborative position localization with NLOS mitigation
{'venue': None, 'journal': 'Computational Optimization and Applications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}