基於因子圖的無線網路分散式協作定位與目標跟蹤

《基於因子圖的無線網路分散式協作定位與目標跟蹤》是依託北京理工大學，由武楠擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：基於因子圖的無線網路分散式協作定位與目標跟蹤
• 依託單位：北京理工大學
• 項目負責人：武楠
• 項目類別：面上項目

項目摘要

對位置信息的高精度、實時感知能力是未來無線網路套用的關鍵因素。通過用戶節點之間的對等通信和測距，無線協作定位網路能夠在不依賴於固定基礎設施的情況下，顯著提高網路定位和目標跟蹤性能。本課題針對無線網路複雜約束條件和多種實際套用環境，研究基於因子圖的分散式協作定位與目標跟蹤方法。首先，以最小化變分自由能（VFE）為最佳化目標，利用變分推理導出因子圖上多種約束條件下的協作定位混合訊息傳遞算法。其次，設計聯合協作定位與目標跟蹤分散式處理方法，採用置信共識（BC）實現目標節點位置信息的共享協商。然後，研究基於位置先驗信息的到達時間檢測和多徑映射，設計多徑輔助的協作定位算法。針對網路中的節點異常情況，研究基於因子圖的聯合協作定位與異常節點檢測，並推導其克拉美羅下界。最後，利用隨機幾何理論分析動態網路拓撲參數與協作定位性能之間的本質關係。本課題的研究工作對無線協作定位網路設計具有重要的理論意義和套用價值。

結題摘要

對位置信息的高精度、實時感知能力是未來無線網路的重要特徵。通過用戶節點間的通信和到達時間（TOA）測量，無線協作定位能夠在不依賴固定基礎設施的情況下，顯著提高網路定位和目標跟蹤的性能，是在5G通信系統中實現泛在位置服務、室內外無縫定位的關鍵技術。本課題針對無線網路複雜約束條件和多種實際套用環境，研究了基於因子圖的分散式協作定位與目標跟蹤方法。首先，利用變分推理（VI）導出了多種因子圖上的協作定位訊息傳遞算法，實現了定位精度與實際工程套用約束條件的折衷；其次，採用粒子化和參數化表示的置信共識（BC）方法實現目標節點位置信息的共享，設計了低複雜度的聯合協作定位與目標跟蹤分散式處理方法；在多徑環境中，利用位置先驗信息檢測多徑信號的到達時間，並使用期望最大（EM）算法實現了高精度的聯合環境感知與多徑輔助協作定位；針對網路中存在異常節點的情況，設計了基於變分訊息傳遞（VMP）和期望最大算法的聯合協作定位與異常節點檢測方法，並採用混合分布的熵近似方法推導位置估計的克拉美羅下界（CRLB）；最後，研究了擴展網路和稠密網路中的定位性能標度律，並擴展至存在異常節點的協作定位網路性能分析問題，揭示了網路拓撲特性參數與定位性能之間的本質關係。在研究計畫之外，通過聯合建模時鐘同步和協作定位的問題，提高了協作定位算法的實用性；在多徑信號輔助的協作定位中，推導了分散式的空間交替廣義期望最大化（SAGE）算法以降低計算和通信開銷。針對上述算法和性能界研究，本課題進行了嚴謹的理論分析和大量的計算機仿真，證明了其可實現性和優越性，相關研究得到了本領域專家和頂級期刊的認可。本課題的研究成果，對於複雜環境中的無線網路分散式協作定位與目標跟蹤算法設計具有較好的指導意義，對於構建實際的無線網路定位系統具有一定的參考價值。