Accurate node localization is vital for mobile ad hoc networks (MANETs). Current methods like Time of Arrival (TOA) can estimate node positions using imprecise baseplates and achieve the Cram\'er-Rao lower bound (CRLB) accuracy. In multi-hop MANETs, some nodes lack direct links to base anchors, depending on neighbor nodes as dynamic anchors for chain localization. However, the dynamic nature of MANETs challenges TOA's robustness due to the availability and accuracy of base anchors, coupled with ranging errors. To address the issue of cascading positioning error divergence, we first derive the CRLB for any primary node in MANETs as a metric to tackle localization error in cascading scenarios. Second, we propose an advanced two-step TOA method based on CRLB which is able to approximate target node's CRLB with only local neighbor information. Finally, simulation results confirm the robustness of our algorithm, achieving CRLB-level accuracy for small ranging errors and maintaining precision for larger errors compared to existing TOA methods.


翻译:准确的节点定位对移动自组织网络(MANET)至关重要。现有方法如到达时间(TOA)可利用不精确基板估计节点位置,并达到克拉美-罗下界(CRLB)精度。在多跳MANET中,部分节点缺乏与基锚的直接链路,需依赖邻节点作为动态锚节点进行链式定位。然而,MANET的动态特性因基锚的可用性与精度差异,结合测距误差,对TOA的鲁棒性构成挑战。为解决级联定位误差发散问题,我们首先推导MANET中任意主节点的CRLB,作为衡量级联场景下定位误差的指标。其次,提出一种基于CRLB的高级两步TOA方法,该方法仅利用局部邻域信息即可逼近目标节点的CRLB。最后,仿真结果证实了算法鲁棒性:与现有TOA方法相比,本算法在测距误差较小时可实现CRLB级精度,并能在测距误差较大时保持定位精度。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
14+阅读 · 2021年7月20日
VIP会员
最新内容
面向国防作战的最佳自主与蜂群无人机技术
专知会员服务
3+阅读 · 今天8:04
《异构人类团队的协作决策过程混合建模研究》
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:59
博士论文 | 面向大模型推理的内存高效算法
专知会员服务
3+阅读 · 7月27日
美空军新型反无人机部队初探
专知会员服务
7+阅读 · 7月27日
《防空交战流程的概率建模研究》
专知会员服务
10+阅读 · 7月27日
ICML 2026 教程 | 数值优化理论还重要吗?
专知会员服务
6+阅读 · 7月26日
ICM 2026 | 陶哲轩:人工智能时代的数学
专知会员服务
9+阅读 · 7月26日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员