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 de icke-linjära minst kvadrater eller maximal sannolikhet ram. 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 optimala och sadelpunkter och därför kan alla lokala sökmetoder stagnera på en suboptimal lösning. I detta dokument formulerar vi problemet som ett konvext genomförbarhetsproblem och tillämpar en distribuerad version av projektionen på konvexa uppsättningar (POCS) metod. Vi ger ett slutet formuttryck för projektionsfasen, som vanligtvis utgör den tyngsta beräkningsaspekten av POCS. Villkor anges under vilka konvexa genomförbarhetsproblem, när antalet prover ökar till oändlighet eller i avsaknad av mätbuller, har en unik lösning på den verkliga källans plats. I allmänhet konvergerar metoden till en gränspunkt eller en gränscykel i grannskapet av den verkliga platsen. Simuleringsresultat visar på konvergens till det globala optimala med extremt snabba konvergensnivåer jämfört med de tidigare metoderna.
I REF distribueras en källa lokalisering formuleras som ett konvext genomförbarhetsproblem och lösas via prognoser på konvexa uppsättningar.
Sensor network source localization via projection onto convex sets (POCS)