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Erschienen in:
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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Non-Line-of-Sight Mitigation via Lagrange Programming Neural Networks in TOA-Based Localization

verfasst von : Zi-Fa Han, Chi-Sing Leung, Hing Cheung So, John Sum, A. G. Constantinides

Erschienen in: Neural Information Processing

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

A common measurement model for locating a mobile source is time-of-arrival (TOA). However, when non-line-of-sight (NLOS) bias error exists, the error can seriously degrade the estimation accuracy. This paper formulates the problem of estimating a mobile source position under the NLOS situation as a nonlinear constrained optimization problem. Afterwards, we apply the concept of Lagrange programming neural networks (LPNNs) to solve the problem. In order to improve the stability at the equilibrium point, we add an augmented term into the LPNN objective function. Simulation results show that the proposed method provides much robust estimation performance.

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Metadaten
Titel
Non-Line-of-Sight Mitigation via Lagrange Programming Neural Networks in TOA-Based Localization
verfasst von
Zi-Fa Han
Chi-Sing Leung
Hing Cheung So
John Sum
A. G. Constantinides
Copyright-Jahr
2015
Buch
Neural Information Processing

Print ISBN: 978-3-319-26554-4

Electronic ISBN: 978-3-319-26555-1

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-26555-1_22