Localization via Ultra-Wideband Radios——Sinan Gezici, Zhi Tian

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1、LocalizationviaUltra-WidebandRadios-AlookatpositioningaspectsoffuturesensornetworksSinanGezici,ZhiTian,GeorgiosB.Giannakis,HisashiKobayashi,AndreasF.Molisch,H.VincentPoor,andZaferSahinoglu本文献是Energy-BasedTOAEstimation的参考文献[1]，且声称其算法性能比之更优。文献专注于UWB定位技术，特别是基于TOA的定位技术。最后研究了TOA和SS(si

2、gnalstrength)的混合定位算法。首先对三大定位技术positioningtechniques：AOA、SS和time-basedapproach（根据有无时间同步情况分为TOA、TDOA、round-triptime三种情况）进行了分析，认为time-basedschemes最能发挥UWB时间分辨率高的优势，SS可与之配合形成混合算法SS-TOA。到达时间的最优估计量可通过匹配滤波器或相关接收机获得，匹配滤波器或相关接收机，两者数学上是一致的，只是实现方式不同。当信道为AWGN时，MLE,maximumlikelihoodestimate简化为

3、匹配滤波或相关接收机，这种MLE能近似达到CRLB。对于AWGN信道，一组匹配滤波器输出的TOA估计量是获得位置MLE或MAP估计量的充分统计量。传统的基于TOA的定位估计使用低复杂度的加权最小二乘WLS方法：此法在单用户、LOS、单路径环境可直接使用，但是becomeschallenging对于更复杂的实际环境。主要误差源应用环境所导致的误差因素有：多径传播、MAI,multipleaccessinterference、NLOS传播。另外，精确定时问题是其主要挑战因素。多径传播:对于传统的匹配滤波或相关接收的TOA估计算法，会选择匹配滤波输出最大值的时

4、刻或输出相关最大值时的模板时移作为TOA估计量。对于窄带系统，多径传播会改变相关峰值的位置，即多径信道造成了接收信号和模板之间的不匹配，人们提出了一些复杂算法来改进。UWB因为高时间分辨率不用使用这些复杂算法，但是多个相关峰值仍然存在，可使用文献[26]提出的GML算法来检测thefirstarrivingsignalpath。参阅文献[34]-[38]forimprovedrecentalternatives。MAI：使用不同时隙是一种方法，但此时分复用方法下，MAI仍然存在，而且时分复用方法的频谱利用率低。NLOS：直达路径的时延不再是真实值，而是加

5、了个额外NLOS误差。此时，使用WLS方法会导致巨大误差，因为WLS的解只有在测量值为零均值高斯随机变量时才是最佳的MLE估计。如果没有任何NLOS误差的信息，实现精确定位是不可能的，此时可使用某些非参量（模式识别）技术[40][41]。对于现实系统，获取NLOS误差的统计信息是可能的，[42]根据TOA测量值的方差来区别NLOS和LOS，然后使用一个简单的LOS重建算法来降低定位误差。[43][44]通过假设一个散射模型，然后使用MAP或ML方法来降低NLOS误差。[41][45]在跟踪移动目标方面，使用Kalman滤波器进行定位估计。除了在DP上添加

6、一个额外时延，NLOS的另一个影响就是造成DP往往不是最强信号分量，因此传统的选择最强信号的TOA估计会引入一个误差。[26][46]提出了firstpathdetectionalgorithm来降低这种误差。参阅[32]获取NLOS下算法的更多信息。UWB信号特性所决定的误差因素有：时钟抖动[25]、uncertaintyregionforTOA、sub-Nyquist采样率。所谓uncertaintyregionforTOA是指为了获取TOA需要搜索太多chips，传统的基于相关的搜索方法不再适用，需要快速TOA估计算法。UWB信号的宽带特性使得Ny

7、quist采样频率太高（tensofGHz），最好是采用frame-rate或symbol-rate采样来实现低复杂度。TOA估计量的性能界下文所推导的CRLB是[47]中使用的ML估计量，信道模型为realisticUWBmultipathchanmel[48][49]。TH-UWB信号波形为：采用抽头延迟多径信道模型，接收信号为：定义所有的多径分量幅度和延迟为未知量：截取接收信号中的K个symbols进行处理，[47]给出了θ的log似然函数形式：对θ进行二阶求导，可得FIM,fisherinformationmatrix，。。。。。省略具体步骤。最

8、终结论：CRLB由脉冲形状、路径幅度、symbol内脉冲个数Nf决定。所推导出的