Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Mô hình mờ, tối ưu hoá xác suất cực đại và lọc Kalman cho việc theo dõi mục tiêu trong các kịch bản NLOS
Tóm tắt
Để giảm thiểu tác động của hiệu ứng không nhìn thấy (NLOS), một phương pháp định vị ba bước được đề xuất trong bài báo này cho việc theo dõi mục tiêu. Trước tiên, khả năng của mỗi phép đo khoảng cách dưới điều kiện có thể nhìn thấy được thu được bằng cách áp dụng chuyển biến xác suất - khả năng tam giác bị cắt gọn liên quan đến mô hình mờ. Dựa trên các khả năng đã được tính toán, các phép đo được sử dụng để có được các ước lượng vị trí trung gian bằng cách sử dụng phương pháp tối ưu hóa xác suất cực đại (MLE), theo điều kiện đo lường đã được xác định. Các ước lượng vị trí trung gian này sau đó được lọc bằng cách sử dụng bộ lọc Kalman tuyến tính (KF) để sản xuất các ước lượng vị trí mục tiêu cuối cùng. Thông tin chuyển động của mục tiêu và các đặc tính thống kê của các kết quả MLE được sử dụng trong việc cập nhật các tham số của KF. Dự đoán vị trí KF được sử dụng cho việc khởi tạo tham số MLE và lựa chọn phép đo khoảng cách. Các kết quả mô phỏng cho thấy rằng phương pháp đề xuất vượt trội so với các thuật toán hiện có trong sự tồn tại của các điều kiện truyền NLOS không xác định và đạt được hiệu suất gần tương đương khi các điều kiện truyền được biết một cách hoàn hảo.
Từ khóa
#Định vị không nhìn thấy #theo dõi mục tiêu #mô hình mờ #tối ưu hoá xác suất cực đại #lọc KalmanTài liệu tham khảo
Yu K, Sharp I, Guo YJ: Ground-Based Wireless Positioning. Wiley-IEEE, Hoboken; 2009.
Gezici S, Poor HV: Position estimation via ultra-wide-band signals. Proc. IEEE 2009, 97(2):386-403.
Ahonen S, Eskelinen P: Mobile terminal location for UMTS. IEEE Aerosp. Electron. Syst. Mag. 2003, 18(2):23-27. 10.1109/MAES.2003.1183866
Anisetti M, Ardagna CA, Bellandi V, Damiani E: Map-based location and tracking in multipath outdoor mobile networks. IEEE Trans. Wireless Commun. 2011, 10(3):814-824.
Yu K, Guo YJ: Improved positioning algorithm for nonline-of-sight environments. IEEE Trans. Vehicular Technol. 2008, 57(4):2342-2353.
Kim W, Lee JG, Jee G-I: The interior-point method for an optimal treatment of bias in trilateration location. IEEE Trans. Vehicular Technol. 2006, 55(4):1291-1301. 10.1109/TVT.2006.877760
Miao H, Yu K, Juntti M: Positioning for NLOS propagation: algorithm derivations and Cramer-Rao bounds. IEEE Trans. Vehicular Technol. 2007, 56: 2568-2580.
Wang X, Wang Z, ODea B: A TOA-based location algorithm reducing the errors due to non-line-of-sight (NLOS) propagation. IEEE Trans. Vehicular Technol. 2003, 52(1):112-116. 10.1109/TVT.2002.807158
Yu K, Dutkiewicz E: NLOS identification and mitigation for mobile tracking. IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst. 2013, 49(3):1438-1452.
Cong L, Zhuang W: Nonline-of-sight error mitigation in mobile location. IEEE Trans. Wireless Commun. 2005, 4: 560-573.
Wang X, Fu M, Zhang H: Target tracking in wireless sensor networks based on the combination of KF and MLE using distance measurements. IEEE Trans. Mobile Comput. 2012, 11(4):567-576.
Le BL, Ahmed K, Tsuji H: Mobile location estimator with NLOS mitigation using Kalman filtering. New Orleans, 16–20 March 2003. Proceedings of Wireless Communications and Networking Conference 1969-1973.
Zaidi ZR, Mark BL: Real-time mobility tracking algorithms for cellular networks based on Kalman filtering. IEEE Trans. Mobile Comput. 2005, 4(2):195-208.
Yu K, Dutkiewicz E: Geometry and motion based positioning algorithms for mobile tracking in NLOS environments. IEEE Trans. Mobile Comput. 2012, 11(2):254-263.
Mazuelas S, Lago FA, Fernandez P, Bahillo A, Blas J, Lorenzo RM, Abril EJ: Ranking of TOA measurements based on the estimate of the NLOS propagation contribution in a wireless location system. Wireless Pers. Commun. 2010, 53(1):35-52. 10.1007/s11277-009-9669-4
Liao JF, Chen BS: Robust mobile location estimator with NLOS mitigation using interacting multiple model algorithm. IEEE Trans. Wireless Commun. 2006, 5(11):3002-3006.
Morelli C, Nicoli M, Rampa V, Spagnolini U: Hidden Markov models for radio localization in mixed LOS/NLOS conditions. IEEE Trans. Signal Process. 2007, 55(4):1525-1542.
Hammes U, Zoubir AM: Robust MT tracking based on M-estimation and interacting multiple model algorithm. IEEE Trans. Signal Process. 2011, 59(7):3398-3409.
Mcguire M, Plataniotis KN: Dynamic model-based filtering for mobile terminal location estimation. IEEE Trans. Vehicular Technol. 2003, 52(4):1012-1031. 10.1109/TVT.2003.814219
Huerta JM, Vidal J, Giremus A, Tourneret J-Y: Joint particle filter and UKF position tracking in severe non-line-of-sight situations. IEEE J. Selected Topics Signal Process 2009, 3(5):874-888.
Mauris G, Lasserre V, Foulloy L: Fuzzy modeling of measurement data acquired from physical sensors. IEEE Trans. Instrum. Meas. 2000, 49(6):1201-1205. 10.1109/19.893256
Chen L, Ali-Loytty S, Piche R, Wu LN: Mobile tracking in mixed line-of-sight/non-line-of-sight conditions: algorithm and theoretical lower bound. Wireless Pers. Commun. 2012, 65: 753-771. 10.1007/s11277-011-0294-7
Chen L, Wu LN: Mobile positioning in mixed LOS/NLOS conditions using modified EKF banks and data fusion method. IEICE Trans. Commun. 2009, E92-B(4):1318-1325. 10.1587/transcom.E92.B.1318
Bar-Shalom Y, Li XR, Kirubarajan T: Estimation with Applications to Tracking and Navigation, Theory Algorithms and Software. Wiley, New York; 2001.
Silventoinen MI, Rantalainen T: Mobile station emergency locating in GSM. India, 1996. IEEE International Conference on Personal Wireless Communications 232-238.
Caffery JJ: A new approach to the geometry of TOA location. Boston, MA, 24–28 September 2000. the 52th IEEE Vehicular Technology Conference (VTC-Fall) 4: 1943-1949.
Guvenc I, Gezici S, Watanabe F, Inamura H: Enhancements to linear least squares localization through reference selection and ML estimation. Las Vegas, 31 March to 3 April 2008. IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC) 284-289.
Chen PC: A non-line-of-sight error mitigation algorithm in location estimation. New Orleans, 21–24 September 1999. IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC) 1: 316-320.
Kay SM: Fundamentals of Statistical Signal Processing Volume II: Detection Theory. Prentice Hall, New Jersey; 1998.