Localisation basée sur MEE-FP sans hyperparamètre

Localisation basée sur MEE-FP sans hyperparamètre

R. Mitra, G. Kaddoum, G. Dahman et G. Poitau, “Hyperparameter Free MEE-FP Based Localization,” in IEEE Signal Processing Letters, vol. 28, pp. 1938-1942, 2021, doi : 10.1109/LSP.2021.3111596.

Abstract or Summary

Dans le contexte de la localisation extérieure sur des systèmes altérés par la non-ligne de vue (NLoS), les méthodes basées sur l’entropie de l’erreur minimale avec points fiduciaires (MEE-FP) sont apparues comme prometteuses en raison de leur excellente généralisation et de leur indépendance vis-à-vis des statistiques de la non-ligne de vue. Toutefois, il est bien connu que les performances de ces approches dépendent d’hyperparamètres, tels que le paramètre d’étalement du critère MEE-FP. Pour permettre une localisation sans hyperparamètre basée sur MEE-FP, nous proposons un algorithme de localisation modifié basé sur Gauss-Newton et sur des largeurs de noyau échantillonnées. Ensuite, des résultats analytiques sont dérivés pour démontrer l’équivalence asymptotique de l’algorithme de localisation basé sur l’échantillonnage de la largeur du noyau proposé à son homologue idéal basé sur la largeur du noyau fixe. Cette équivalence est validée par des simulations informatiques en supposant des distributions NLoS non gaussiennes typiques, ce qui motive l’indépendance par rapport aux hyperparamètres de l’algorithme de localisation proposé et sa généralisation à différentes statistiques NLoS.

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