Abstract-Vi anser tid-av-arrival baserad robust geolokalisering i hård linje-av-syn/icke-syn-miljöer. Häri utgår vi ifrån att sannolikhetstäthetsfunktionen (PDF) för mätfelet är helt okänd och utvecklar en iterativ algoritm för robust positionsuppskattning. Den iterativa algoritmen växlar mellan ett PDF-uppskattningssteg, som approximerar det exakta mätfelet PDF (om än okänt) under den aktuella parameteruppskattningen via adaptive kärnans densitetsuppskattning, och ett parameteruppskattningssteg, som löser en positionsuppskattning från den ungefärliga log-likelihood-funktionen via en kvasi-Newton-metod. Om konvergensvillkoret inte är uppfyllt används den fastställda positionsuppskattningen för att förfina PDF-uppskattningen i nästa iteration. Vi presenterar också den bästa möjliga geolokalisering noggrannheten när det gäller Cramér-Rao nedre gränsen. Olika simuleringar har genomförts i både verkliga och simulerade scenarier. När antalet mottagna intervallmätningar är stort, uppnår den nya föreslagna positionsestimatorn prestandan hos den största sannolikhetsbedömaren (MLE). När antalet intervallmätningar är litet avviker det från MLE, men överträffar fortfarande flera betydande robusta estimatorer när det gäller geolokaliseringsnoggrannhet, vilket kommer till priset av högre beräkningskomplexitet. Index Terms-Adaptive kärna densitet estimation (AKDE), Cramér-Rao nedre gräns (CRRB), non-line-of-sight (NLOS) begränsning, robust geolocation, time-of-arrival (TOA).
I REF använder författarna TOA och föreslår att man beräknar mätsannolikhetstäthetsfunktionen (pdf) genom en iterativ process.
TOA-Based Robust Wireless Geolocation and Cramér-Rao Lower Bound Analysis in Harsh LOS/NLOS Environments
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}