一种带乘性噪声的半定松弛优化TOA定位算法
A TOA-based Localization Algorithm for Semidefinite Relaxation Optimization with Multiplicative Noise作者机构：杭州电子科技大学自动化学院浙江杭州310018
出 版 物：《杭州电子科技大学学报（自然科学版）》 (Journal of Hangzhou Dianzi University：Natural Sciences)
年 卷 期：2018年第38卷第3期
页 面：65-69页
学科分类：0711[理学-系统科学] 07[理学] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器]
摘 要：在定位方法的实际应用中,噪声信号往往含有复杂的乘性噪声信号。在信噪比低或者初始值选取不恰当的情况下,传统的ML估计算法的结果易发散。为此,提出一种结合ML估计的半定松弛优化算法。首先将位置估计问题进行重构,使之转化为一个基于ML算法的优化问题,再对优化问题进行半定松弛求出最优解,从而得到目标的位置估计。通过多基站到达时间定位仿真实验验证了算法的有效性。
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