项目名称: 空时协作定位的信息机理及算法设计

项目编号: No.61501279

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2016

项目学科: 无线电电子学、电信技术

项目作者: 沈渊

作者单位: 清华大学

项目金额: 19万元

中文摘要: 实时高精度的位置信息对未来无线移动网络在各个领域的应用起着至关重要的作用。近年来,网络空时协作的新架构为解决复杂环境中高精度的定位难题提供了有效的方案。但是对协作所产生的信息耦合机理认识的不足,影响了分布式定位算法和资源分配方案的性能。本课题旨在研究协作定位网络中空时信息耦合的机理,并设计带有耦合补偿的分布式定位算法和资源分配方案,以获取最大的协作增益。具体来说,本课题拟通过推导得出给定空时状态的等效定位信息,来确定产生信息耦合的主要因素及其强度随空时距离的衰减规律。在此基础上,设计新型的分布式定位算法,通过优化迭代算法的网络时序安排和状态聚簇来有效抑制信息耦合的影响。同时,也将为动态的分布式协作定位网络设计高效的资源分配方案,通过对目标函数进行耦合补偿来提高优化方案的性能。本课题将为协作定位网络的设计与运行建立新的理论基础、提供重要洞见,并帮助设计有效的网络算法。

中文关键词: 位置估计;协同定位;分布定位;资源优化

英文摘要: Real-time high-accuracy location awareness is critical for numerous emerging wireless applications in the various sectors. A new paradigm, in which mobile nodes exploit spatiotemporal cooperation for positional inference, is envisioned to be an effective solution for providing high-accuracy location awareness in harsh environments. However, the dynamics of information coupling induced by spatiotemporal cooperation remains unclear, compromising the performance of cooperative localization algorithms and resource allocation strategies. This research aims to understand the dynamics of information coupling in spatiotemporal cooperative localization networks, and then to develop new localization algorithms and allocation strategies that mitigate the coupling effect, fully unleashing the benefit of cooperation. In particular, we will derive the equivalent localization information for a given spatiotemporal state, from which we determine its relationship to various network parameters and its intensity decay with respect to the spatiotemporal distance. Built upon the theoretical basis, we will design new distributed localization algorithms, which mitigate the effects of information coupling by scheduling the iterations in the network and clustering subsets of states. Moreover, we will also develop efficient resource allocation strategies for distributed dynamic networks, in which the performance objectives capture the information coupling effect. The outcomes of this research will provide new theories, insights, and guidelines for the design and operation of cooperative localization networks.

英文关键词: Position Estimation;Cooperative Localization;Distributed Localization;Resource Allocation

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

【AI+军事】附PPT 《前瞻性分析:获得决策优势的方法》
专知会员服务
88+阅读 · 2022年4月17日
【博士论文】集群系统中的网络流调度
专知会员服务
42+阅读 · 2021年12月7日
专知会员服务
22+阅读 · 2021年10月6日
专知会员服务
64+阅读 · 2021年5月3日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年2月17日
【AAAI2021】图卷积网络中的低频和高频信息作用
专知会员服务
58+阅读 · 2021年1月6日
专知会员服务
46+阅读 · 2020年12月20日
专知会员服务
51+阅读 · 2020年12月19日
招聘平面设计实习生
微软研究院AI头条
0+阅读 · 2021年5月20日
面向自动驾驶的边缘计算技术研究综述
专知
4+阅读 · 2021年5月3日
【AGV】仓库内多AGV协作的全局路径规划算法的研究
产业智能官
27+阅读 · 2018年11月10日
目标跟踪算法分类
算法与数据结构
20+阅读 · 2018年9月28日
无人机集群对抗研究的关键问题
无人机
55+阅读 · 2018年9月16日
基于深度学习的目标检测算法综述
AI研习社
14+阅读 · 2018年4月25日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
50+阅读 · 2020年12月20日
Arxiv
10+阅读 · 2020年6月12日
小贴士
相关VIP内容
【AI+军事】附PPT 《前瞻性分析:获得决策优势的方法》
专知会员服务
88+阅读 · 2022年4月17日
【博士论文】集群系统中的网络流调度
专知会员服务
42+阅读 · 2021年12月7日
专知会员服务
22+阅读 · 2021年10月6日
专知会员服务
64+阅读 · 2021年5月3日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年2月17日
【AAAI2021】图卷积网络中的低频和高频信息作用
专知会员服务
58+阅读 · 2021年1月6日
专知会员服务
46+阅读 · 2020年12月20日
专知会员服务
51+阅读 · 2020年12月19日
相关资讯
招聘平面设计实习生
微软研究院AI头条
0+阅读 · 2021年5月20日
面向自动驾驶的边缘计算技术研究综述
专知
4+阅读 · 2021年5月3日
【AGV】仓库内多AGV协作的全局路径规划算法的研究
产业智能官
27+阅读 · 2018年11月10日
目标跟踪算法分类
算法与数据结构
20+阅读 · 2018年9月28日
无人机集群对抗研究的关键问题
无人机
55+阅读 · 2018年9月16日
基于深度学习的目标检测算法综述
AI研习社
14+阅读 · 2018年4月25日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员