要約
ネットワーク化されたノードのローカライゼーションは、ファーストレスポンダーのナビゲーション、自動製造ライン、車両やドローンのナビゲーション、資産のナビゲーションと追跡、モノのインターネット、5G通信ネットワークなど、新たなアプリケーションにおいて不可欠な問題である。本論文では、大規模ネットワークにおけるピアツーピアのノードローカライゼーションと方位推定のための新しいシステムであるLocate3Dを紹介する。従来の範囲のみの手法とは異なり、Locate3Dは、ネットワークトポロジー制約の追加として、到着角度（AoA）データを導入している。このシステムは3つの重要な課題を解決している：4xで必要な測定数を減らすために角度を使用し、位置推定に範囲と角度データを共同で使用する。我々は、高速な位置更新のためにスパニングツリーアプローチを開発し、オクルーデッドや接続の弱いエリアであっても、出力グラフが剛体で一意に実現可能であることを保証する。Locate3Dは、精度を損なうことなく、待ち時間を最大75%削減し、標準的な範囲のみのソリューションを凌駕します。大規模ネットワーク（30,000ノード、14km四方に広がる15アンカー）のローカライゼーション誤差の中央値は10.2m、小規模ネットワーク（10ノード）では0.5mです。
要約(オリジナル)
Localization of networked nodes is an essential problem in emerging applications, including first-responder navigation, automated manufacturing lines, vehicular and drone navigation, asset navigation and tracking, Internet of Things and 5G communication networks. In this paper, we present Locate3D, a novel system for peer-to-peer node localization and orientation estimation in large networks. Unlike traditional range-only methods, Locate3D introduces angle-of-arrival (AoA) data as an added network topology constraint. The system solves three key challenges: it uses angles to reduce the number of measurements required by 4x and jointly use range and angle data for location estimation. We develop a spanning-tree approach for fast location updates, and to ensure the output graphs are rigid and uniquely realizable, even in occluded or weakly connected areas. Locate3D cuts down latency by up to 75% without compromising accuracy, surpassing standard range-only solutions. It has a 10.2 meters median localization error for large-scale networks (30,000 nodes, 15 anchors spread across 14km square) and 0.5 meters for small-scale networks (10 nodes).
arxiv情報
| 著者 | Nakul Garg,Irtaza Shahid,Ramanujan K Sheshadri,Karthikeyan Sundaresan,Nirupam Roy |
| 発行日 | 2023-10-03 17:08:45+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |