Abstract-Simultane localization och spårning (SLAT) i sensornätverk syftar till att bestämma positioner sensorn noder och ett rörligt mål i ett nätverk, givet ofullständiga och felaktiga intervall mätningar mellan målet och var och en av sensorerna. En av de etablerade metoderna för att uppnå detta är att iterativt maximera en sannolikhetsfunktion (ML) av positioner med tanke på de observerade intervallen, vilket kräver initiering med en ungefärlig lösning för att undvika konvergens mot lokal extremitet. Detta papper utvecklar metoder för att hantera både Gaussian och Laplacian buller, den senare modellera förekomsten av avvikelser i vissa praktiska spännande system som negativt påverkar prestandan av localization algoritmer utformade för Gaussian buller. En modifierad Euclidean distansmatris (EDM) slutföra problem är löst för ett block av målområdet mätningar för att ungefär ställa in initiala sensor / mål positioner, och sannolikheten funktionen är då iterativt förfinas genom majorization-minimization (MM). För att undvika beräkningsbördan att upprepade gånger lösa allt större EDM-problem vid tidsrekursiv drift utnyttjas ett stegvist system där en ny mål-/nodeposition beräknas från tidigare tillgängliga nod-/målplatser för att ställa in den iterativa ML-startpunkten för den fullständiga rumsliga konfigurationen. Ovanstående metoder härleds först under Gaussiska bullerantaganden, och ändringar för Laplacian buller beaktas sedan. Analysmässigt beror de största utmaningarna i Laplacia-fallet på att 1 normer som uppstår i de olika kostnadsfunktionerna inte är olika. Simuleringsresultat visar att de föreslagna algoritmerna avsevärt överträffar befintliga lokaliseringsmetoder i närvaro av avvikelser, samtidigt som de ger jämförbara prestanda för Gaussiskt buller. Index Terms-Laplacian buller, maximal-likelihood uppskattning, semidefinite programmering, sensornätverk, samtidig lokalisering och spårning, källa lokalisering.
I REF, estimering metoder enligt Gaussian buller antaganden härleds, men ändringar för Laplacian buller anses också modellera förekomsten av avvikelser i sensornätverk' lokaliseringstillämpningar.
Robust Localization of Nodes and Time-Recursive Tracking in Sensor Networks Using Noisy Range Measurements
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}