Optimal Sensor Placement Using Combinations of Hybrid Measurements for Source Localization

要約

このホワイトペーパーでは、到着時間差（TDOA）、受信した副強度（RSS）、到着角（AOA）、および到着時間（TOA）測定など、測定のさまざまな組み合わせを使用した静的ソースのローカリゼーションに焦点を当てています。
センサーソースのジオメトリはローカリゼーションの精度に大きく影響するため、最適なセンサー配置の戦略は、ハイブリッド測定の組み合わせを使用して体系的に提案されます。
第一に、センサーの配置とソースの推定精度との関係は、導出されたcram \ ‘er-raoバウンド（CRB）によって策定されます。
第二に、a-optimality基準、つまりCRBのトレースを最小化することが選択され、統一された方法で最小の到達可能な推定平均二乗エラー（MSE）を計算します。
第三に、最適なセンサー配置戦略が開発され、最適な推定バウンドを実現します。
具体的には、特定の測定、つまりTDOA、AOA、RSS、およびTOAによって推定される最適な形状の特定の制約が見つかり、理論的に議論されます。
最後に、新しい調査結果はシミュレーション研究によって検証されます。

要約(オリジナル)

This paper focuses on static source localization employing different combinations of measurements, including time-difference-of-arrival (TDOA), received-signal-strength (RSS), angle-of-arrival (AOA), and time-of-arrival (TOA) measurements. Since sensor-source geometry significantly impacts localization accuracy, the strategies of optimal sensor placement are proposed systematically using combinations of hybrid measurements. Firstly, the relationship between sensor placement and source estimation accuracy is formulated by a derived Cram\’er-Rao bound (CRB). Secondly, the A-optimality criterion, i.e., minimizing the trace of the CRB, is selected to calculate the smallest reachable estimation mean-squared-error (MSE) in a unified manner. Thirdly, the optimal sensor placement strategies are developed to achieve the optimal estimation bound. Specifically, the specific constraints of the optimal geometries deduced by specific measurement, i.e., TDOA, AOA, RSS, and TOA, are found and discussed theoretically. Finally, the new findings are verified by simulation studies.

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