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NLOS Error Mitigation for TOA-Based Localization via Convex Relaxation

非视线传播 计算机科学 放松(心理学) 算法 到达时间 视线 正多边形 无线 数学 电信 物理 几何学 心理学 天体物理学 社会心理学
作者
Gang Wang,Hongyang Chen,Youming Li,Nirwan Ansari
出处
期刊:IEEE Transactions on Wireless Communications [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:13 (8): 4119-4131 被引量:158
标识
DOI:10.1109/twc.2014.2314640
摘要

In this paper, we address the time-of-arrival (TOA) based localization problem in an adverse environment, where line-of-sight (LOS) signal propagation between the source and the sensor is not readily available, in which case we have to resort to non-line-of-sight (NLOS) signals. Two convex relaxation methods, i.e., the semidefinite relaxation (SDR) and the second-order cone relaxation (SOCR) methods, are proposed to mitigate the effect of NLOS errors on the localization performance. We consider two separate cases in which the information of the NLOS status is totally unknown and perfectly known, respectively. The proposed methods can be applied without knowing the distribution of NLOS errors. Moreover, we propose a NLOS error mitigation method that is robust to detection errors, which are generated in the process of detecting NLOS paths. Simulation results show that the proposed convex relaxation methods outperform some existing state-of-the-art methods.
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