This paper studies angle-based sensor network localization (ASNL) in a plane, which is to determine locations of all sensors in a sensor network, given locations of partial sensors (called anchors) and angle measurements obtained in the local coordinate frame of each sensor. Firstly it is shown that a framework with a non-degenerate bilateration ordering must be angle fixable, implying that it can be uniquely determined by angles between edges up to translations, rotations, reflections and uniform scaling. Then ASNL is proved to have a unique solution if and only if the grounded framework is angle fixable and anchors are not all collinear. Subsequently, ASNL is solved in centralized and distributed settings, respectively. The centralized ASNL is formulated as a rank-constrained semi-definite program (SDP) in either a noise-free or a noisy scenario, with a decomposition approach proposed to deal with large-scale ASNL. The distributed protocol for ASNL is designed based on inter-sensor communications. Graphical conditions for equivalence of the formulated rank-constrained SDP and a linear SDP, decomposition of the SDP, as well as the effectiveness of the distributed protocol, are proposed, respectively. Finally, simulation examples demonstrate our theoretical results.


翻译:本文研究飞机上基于角的传感器网络定位(ASNL),即确定传感器网络中所有传感器的位置、部分传感器(所谓锚)和每个传感器当地协调框中获取的角度测量的指定位置。首先,该文件表明,一个具有非离子双切定序的框架必须是可固定的角,这意味着它可以由向翻译、旋转、反射和统一缩放的边缘之间的角的独特确定。然后,ASNL被证明有一个独特的解决方案,条件是:有根框架是可角固定的,而锚不是全部合金。随后,ASNL分别在中央和分布的环境下解决。中央的ASNL是一个受级限制的半分解程序(SDP),在无噪音或杂音的情景中制定,建议采用分解法方法来处理大规模非分解法。ASNL的分布式协议是建立在传感器之间通信的基础上设计的。为已拟订的分级SDP和线性 SDP的等同的图形条件和线性 SDP的理论模型分别展示了SDP的模拟结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

传感器(英文名称:transducer/sensor)是一种检测装置,能感受到被测量的信息,并能将感受到的信息,按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出,以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。
【CVPR2021】用于目标检测的通用实例蒸馏
专知会员服务
24+阅读 · 2021年3月22日
【AAAI2021】Graph Diffusion Network提升交通流量预测精度
专知会员服务
54+阅读 · 2021年1月21日
专知会员服务
46+阅读 · 2020年10月31日
【清华大学】图随机神经网络,Graph Random Neural Networks
专知会员服务
156+阅读 · 2020年5月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
40+阅读 · 2019年10月9日
Graph Neural Network(GNN)最全资源整理分享
深度学习与NLP
339+阅读 · 2019年7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
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
【泡泡一分钟】高动态环境的语义单目SLAM
泡泡机器人SLAM
5+阅读 · 2019年3月27日
【泡泡一分钟】LIMO:激光和单目相机融合的视觉里程计
泡泡机器人SLAM
13+阅读 · 2019年1月16日
(TensorFlow)实时语义分割比较研究
机器学习研究会
9+阅读 · 2018年3月12日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
VIP会员
最新内容
无人机自主控制与人工智能:系统性综述
专知会员服务
8+阅读 · 今天7:25
巡飞弹与反无人机系统——现代战场的两大支柱
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:54
《打造“黄金舰队”》57页报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:52
《北约数字教官网络发展路径》128页报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:33
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
9+阅读 · 6月25日
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
专知会员服务
10+阅读 · 6月24日
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
10+阅读 · 6月24日
相关VIP内容
【CVPR2021】用于目标检测的通用实例蒸馏
专知会员服务
24+阅读 · 2021年3月22日
【AAAI2021】Graph Diffusion Network提升交通流量预测精度
专知会员服务
54+阅读 · 2021年1月21日
专知会员服务
46+阅读 · 2020年10月31日
【清华大学】图随机神经网络,Graph Random Neural Networks
专知会员服务
156+阅读 · 2020年5月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
40+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Graph Neural Network(GNN)最全资源整理分享
深度学习与NLP
339+阅读 · 2019年7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
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
【泡泡一分钟】高动态环境的语义单目SLAM
泡泡机器人SLAM
5+阅读 · 2019年3月27日
【泡泡一分钟】LIMO:激光和单目相机融合的视觉里程计
泡泡机器人SLAM
13+阅读 · 2019年1月16日
(TensorFlow)实时语义分割比较研究
机器学习研究会
9+阅读 · 2018年3月12日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员