基于二阶锥松弛的基于TOA的鲁棒NLOS误差缓解方法

在现代无线通信和定位系统中，目标源定位是一个关键问题，它在目标跟踪、监视、紧急安全等领域具有广泛应用。利用源与传感器之间的时间到达(TOA)信息进行定位是一种常见的方法。然而，在复杂的建筑物和密集的城市区域中，源与传感器之间的信号传播路径可能会被阻挡，即路径是非视距(NLOS)的。在这种情况下，NLOS误差的出现会显著降低定位性能，因此，缓解NLOS误差成为一个紧迫的任务。 文章提出了一种新颖的基于二阶锥松弛(SOCR)的鲁棒方法来解决NLOS条件下的TOA定位问题。该方法不敏感于NLOS误差，并且不需要知道NLOS误差的任何统计数据，只需知道NLOS误差幅度的上界，这在实践中相对容易获得。仿真结果表明，所提出的鲁棒SOCR方法在各种NLOS场景中具有良好的性能，并且相比于现有方法，它具有相对较低的计算复杂度。 为了深入理解这篇文章，我们需要知道以下几个关键知识点： 1. 非视距误差（NLOS）：在无线通信或定位系统中，当信号传播路径被阻挡，导致信号不能直接到达接收器，而是通过反射、折射或衍射等间接路径到达时，就会产生非视距误差。这种误差会严重影响基于信号传播时间（如TOA）的定位精度。 2. 时间到达定位（TOA定位）：这是一种基于测量信号从源点到接收点的时间到达差的技术，通过这些时间差可以计算出源点与多个接收点之间的距离，进而进行定位。 3. 二阶锥松弛（SOCR）：在数学优化中，二阶锥松弛是将非凸优化问题转化为凸优化问题的技术。通过松弛原始问题的约束，能够找到一个近似解，这个解在许多情况下是足够精确的，并且能够保证问题的可解性。 4. 鲁棒定位：鲁棒性指的是系统或方法对于不确定因素的容忍程度。在这里指的是在存在NLOS误差时，定位方法仍能够提供稳定和准确的定位性能。 5. 计算复杂度：在算法和计算领域，复杂度指的是完成一个算法所需的时间和资源的数量级。对于NLOS误差缓解方法来说，更低的计算复杂度意味着更高的效率和可行性。 本文提出的基于二阶锥松弛的鲁棒NLOS误差缓解方法，通过将定位问题转化为一个凸优化问题，有效提升了在复杂环境下的定位性能。通过不依赖于NLOS误差统计特性，而是使用误差幅度上界的先验知识，这种方法在保持较低计算复杂度的同时，具有较强的实用性和广泛的应用场景。在实际应用中，该方法的高效性和可靠性对于提升无线定位系统的性能具有重要意义。