Analyse d’erreur de la localisation basée sur l’entropie à erreur minimale avec des points de repère
Abstract or Summary
La localisation a été un problème bien étudié au cours de la dernière décennie pour plusieurs réseaux et constitue l’une des applications les plus célèbres du traitement adaptatif des signaux. Cependant, les algorithmes de localisation existants présentent une dégradation significative dans des conditions de non-ligne de vue (NLOS), en particulier dans les scénarios extérieurs. En raison de la non-gaussianité inhérente aux retours NLOS, l’atténuation générique des dégradations dues aux NLOS reste un défi ouvert. À cet égard, les critères d’apprentissage fondés sur la théorie de l’information (ITL) sont intéressants en raison de leur capacité à s’adapter à des distributions NLOS arbitraires et à supprimer les processus non gaussiens induits par les NLOS. À cet égard, cette lettre propose l’utilisation de l’entropie d’erreur minimale avec des points fiduciaux (MEE-FP) dans le contexte particulier de la localisation basée sur le temps d’arrivée aller-retour (RTTOA). Les simulations présentées montrent que la méthode de localisation MEE-FP proposée offre une variance plus faible dans des conditions NLOS sévères et qu’elle est plus proche de la solution idéale de maximum de vraisemblance que les approches ITL contemporaines. Enfin, des expressions analytiques de la variance sont dérivées pour la technique de localisation proposée, qui est validée par des simulations informatiques.
