Radio Source Localization using Sparse Signal Measurements from Uncrewed Ground Vehicles

要約

電波源の位置特定は、無線通信、レーダー、電波天文学、無線センサー ネットワーク、測位システム、監視システムなど、多くの分野に利益をもたらします。
ただし、多くの要因が無線信号の非常に動的な動作に寄与しているため、リモート センサーを使用して無線送信機の位置を正確に推定することは簡単な作業ではありません。
この研究では、移動ロボットを使用して屋外エリアを探索し、まばらな受信信号強度インジケーター (RSSI) 測定を使用して電波源の位置を特定する技術を調査します。
我々は、最先端技術と比較して所要時間が短く、複雑さが軽減された新しい電波源位置特定方法を提案します。
私たちの技術は、ロボットがカバレッジ パス計画マップを使用してまばらな軌道を完了する間に収集された RSSI 測定値を使用します。
各グリッド セル内の平均 RSSI を使用して、ソースを含む可能性が最も高いセルを見つけました。
移動ロボットを使用した 8 つのフィールドテストのデータを使用して 3 つのテクニックが分析されました。
提案された方法は、バスケットボール場内のガス発生源の位置を 1.2 m の精度で、収束時間 3 分以内に特定できます。一方、最先端のアクティブ センシング技術では、発生源推定精度が 1 未満に達するまでに 30 分以上かかりました。
メートル。

要約(オリジナル)

Radio source localization can benefit many fields, including wireless communications, radar, radio astronomy, wireless sensor networks, positioning systems, and surveillance systems. However, accurately estimating the position of a radio transmitter using a remote sensor is not an easy task, as many factors contribute to the highly dynamic behavior of radio signals. In this study, we investigate techniques to use a mobile robot to explore an outdoor area and localize the radio source using sparse Received Signal Strength Indicator (RSSI) measurements. We propose a novel radio source localization method with fast turnaround times and reduced complexity compared to the state-of-the-art. Our technique uses RSSI measurements collected while the robot completed a sparse trajectory using a coverage path planning map. The mean RSSI within each grid cell was used to find the most likely cell containing the source. Three techniques were analyzed with the data from eight field tests using a mobile robot. The proposed method can localize a gas source in a basketball field with a 1.2 m accuracy and within three minutes of convergence time, whereas the state-of-the-art active sensing technique took more than 30 minutes to reach a source estimation accuracy below 1 m.

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