室内定位中非视距的识别和抑制算法研究综述
DOI:
作者:
作者单位:

陕西省西安市长安区西安电子科技大学数学与统计学院

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中图分类号:

TN 92

基金项目:

国家自然科学基金项目(No. 61877067);近地面探测与感知技术重点实验室基金(TCGZ2019A002, TCGZ2020E00511, 6142414200511);基础研究项目(61424140502)。


A review of non-line-of-sight identification and mitigation algorithms for indoor location
Author:
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School of Mathematics and Statistics, Xidian University, Xi’an, Shaanxi

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    摘要:

    对存在非视距 (non-line-of-sight, NLOS) 的室内定位算法进行了研究, 首先描述了室内定位中的常用技术和算法 (航迹推算、指纹识别定位、邻近探测、极点定位、三角定位、多边定位、质心定位), 概括了其原理、优缺点和适用场景. 其次, 通过仿真测试说明了研究 NLOS 识别和抑制的必要性. 然后, 分别介绍了 NLOS 识别和NLOS 抑制的几类算法,NLOS 识别算法包括统计学方法、几何关系法、机器学习法、信道特征提取法和虚点密度识别法,NLOS 抑制算法包括模糊理论法、引入平衡参数法、几何关系法、小波去噪法、机器学习类算法、凸优化类算法、残差类算法、最小二乘类算法和多维缩放类算法. 最后, 对全文进行总结并指出 NLOS 室内定位亟待解决的问题.

    Abstract:

    The indoor localization algorithm with non-line-of-sight (NLOS) is studied. Firstly, we describe the techniques widely used in indoor localization and algorithms (dead reckoning, fingerprint identification, adjacent to detect, orientation of the pole, triangulation, multilateral, centroid localization), and summarize the principle, advantages, disadvantages and applicable scenario. Secondly, the necessity of studying NLOS identification and mitigation is illustrated by simulation test. Then, several algorithms of NLOS identification and mitigation are introduced respectively. NLOS identification algorithms include statistical method, geometric relation method, machine learning method, channel feature extraction method and virtual point density recognition method. Moreover, NLOS mitigation algorithms include fuzzy theory method, introduced equilibrium parameter method, geometric relation method, wavelet denoising method, machine learning method, convex optimization method, residual method, least square method and multidimensional scaling method. Finally, this paper summarizes the whole paper and points out the problems to be solved in NLOS indoor localization.

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  • 收稿日期:2021-05-19
  • 最后修改日期:2021-08-23
  • 录用日期:2021-08-26
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