För att öka noggrannheten och tillförlitligheten hos trådlös placering i de blandade line-of-sight-miljöerna (LOS) och non-line-of-sight (NLOS) presenteras en robust algoritm för mobil plats för att spåra positionen för en mobil nod (MN). Ett utökat Kalmanfilter (EKF) modifierat i uppdateringsfasen används för att minska NLOS-felet i grova trådlösa miljöer, där NLOS-fördelen i varje mätområde uppskattas direkt av den begränsade optimeringsmetoden. För att identifiera förändringen av kanalsituationen mellan NLOS och LOS föreslås en metod för identifiering med låg komplexitet baserad på innovationsvektorer. Numeriska resultat visar att lokaliseringsfelen för den föreslagna algoritmen alla är betydligt mindre än för den itererade NLOS EKF-algoritmen och den konventionella EKF-algoritmen i olika LOS/NLOS-förhållanden. Denna lokaliseringsmetod kräver inte heller någon statistisk spridning av NLOS-felet. Dessutom, komplexa experiment tyder på att denna algoritm stöder realtidstillämpningar.
Ke och Wu Ref föreslog en metod för identifiering med låg komplexitet baserad på innovationsvektorer.
Mobile Location with NLOS Identification and Mitigation Based on Modified Kalman Filtering
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Engineering', 'Computer Science']}