TDOA-based localization with NLOS mitigation via robust model transformation and neurodynamic optimization
研究了非视距（NLOS）传播条件下利用到达时间差（TDOA）测量对信号源进行定位的问题。目前流行的许多基于TDOA定位的NLOS缓解方法倾向于通过凸松弛来解决其优化问题，因此计算效率低下。此外，以往的研究表明，直接操纵的TDOA度量通常会引起复杂的估计。为了克服这些挑战，我们将未知源的起始时间作为优化变量，并对其施加一定的不等式约束，以恢复潜在的到达时间框架，通过$\ell_1$ -范数鲁棒化来减小NLOS误差，最后应用一个基于增广拉格朗日量和投影定理的硬件可实现的神经动力学模型来求解所得到的非凸优化问题不平等的约束。通过大量的仿真验证，该方案可以达到一个很好的平衡之间的定位精度，计算复杂度，先验知识的要求。
2020-08-20 eess.SP
TDOA-TWR based positioning algorithm for UWB localization system
针对室内超宽带定位系统在非视距条件下精度不足的问题，提出一种基于TDOA与标签间测距的协作定位算法，利用扩展卡尔曼滤波器融合数据，有效提升了定位精度。
2024-02-14 eess.SP
Impact of 3D Antenna Radiation Patterns on TDOA-Based Wireless Localization of UAVs
无人机的下一个大的商业应用需要使无人机飞到视线之外（BVLOS）。这种不可避免的超视距飞行能力也需要跟踪无人机位置的能力，以确保成功完成预期的服务。在这种情况下，我们探索的3D本地化的无人机的3D天线辐射模式的影响结合的基本限制。虽然无人机/无人机（UAV）的定位是一个很好的研究课题在文献中，它的关系，天线效应仍然是大多未探讨。研究了天线辐射方向图对无人机基于时差定位精度的影响。具体来说，我们考虑的情况下，一个固定数量的射频（RF）传感器，放置在地面上的一些已知的位置，收集从无人机发射的信号的TDOA测量和估计从这些观测的无人机的位置。为了研究天线效应对基于TDOA的定位方案的基本限制的影响，我们开发了一个简单的分析模型来近似空对地（A2 G）链路所经历的总天线增益，对于天线的各种取向。然后，我们推导出的Cramer-Rao下界的TDOA定位方案，为所有三种组合的发射和接收天线的方向：垂直垂直（VV），水平水平（HH），垂直水平（VH）。
2019-05-07 eess.SP
A Novel Method for Determining DOA from Far-Field TDOA or FDOA
通常使用到达时间差（TDOA）测量、到达频率差（FDOA）测量、到达波达方向（DOA）测量或所有这些的组合来执行被动源定位。对于远场中的源，由于在远场近似中出现的简化，可以从TDOA和FDOA测量中提取DOA。本文提出了这种关系式和相应的DOA估计方法。利用TDOA和FDOA测量来计算信号DOA仅需要线性求解，这使得相应的源定位技术非常有效。此外，该方法提供了接收器测量的固有去噪，因为它们被投影到接收器差分矩阵的范围上。
2018-08-14 eess.SP
Receiver-Centric TDOA Localization Framework for DAB Signals under Synchronization Impairments
School of Engineering and Natural Sciences, Istanbul Medipol University（伊斯坦布尔医学波利大学工程与自然科学学院）
针对GNSS拒止环境中的同步损伤问题，提出基于DAB信号的接收端中心多通道TDOA定位框架，利用空符号和相位参考符号实现同步，通过双差分、峰值旁瓣比加权和偏差校正提高鲁棒性，并采用CT-EKF滤波提升精度。
2026-05-26 eess.SP
Exploring Dual-Sniffer Passive Localization: Algorithm Design and Experimental Results
本文提出双嗅探器被动定位系统，设计基于ToA和TDoA的定位方案，通过最小二乘算法解析估计UE位置，仿真与实验验证了TDoA方案提升了被动定位精度。
2024-10-16 eess.SP
Resource-Aware Topology Management for ISAC-Enabled TDOA Localization in IoUT Networks
United Arab Emirates University（阿联酋大学）
针对水下物联网网络 TDOA 定位难题，提出 ISAC-TM-MAE 框架，通过联合通信与定位，依据多种约束选节点对，用 D 最优准则最大化 FIM，经 MAE 阶段细化估计，提升了定位精度、资源效率、可扩展性及鲁棒性。
2026-07-28 eess.SP
Optimal Sensor Placement for TDOA-Based Source Localization with Sensor Location Errors
针对含传感器位置误差的 TDOA 定位，本文以最小化 CRB 的迹为准则证明 OSP-SLN 等价于无噪声情形，并通过仿真验证其有效性与性能影响。
2024-10-28 eess.SP
Asymptotic Performance of TDOA Estimation using Satellites
我们提出了新的下限的定位误差使用网络的卫星随机部署在地球周围的球体。我们的新的分析方法的特点定位性能的渐近行为的卫星的数量变得很大，同时假设一个密集的网络。使用大数定律，我们推导出封闭形式的渐近克拉默-拉奥界（CRB）的表达式，从中我们得出有价值的见解。结果表达式仅取决于网络统计信息，而不是特定网络配置的函数。我们考虑两种类型的估计。第一种使用精确的统计模型，因此采用定时和幅度信息。第二估计器忽略幅度，因此仅使用到达时间差（TDOA）信息。渐近CRB表明，对于实际系统设置，TDOA估计器的性能接近理想估计器。对于这两种估计器，定位精度随着卫星接近地球而提高。鉴于低地球轨道卫星的激增，后一项发现是必不可少的，并激发了对此类网络定位性能的进一步研究。此外，我们发现垂直定位精度低于水平精度，也是更敏感的接收机的视场。
2021-06-02 eess.SP
Impact of Altitude, Bandwidth, and NLOS Bias on TDOA-Based 3D UAV Localization: Experimental Results and CRLB Analysis
North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学）；East Carolina University（东卡罗来纳大学）
本文研究了海拔、带宽和NLOS偏移对TDOA定位的影响，通过实验和CRLB分析揭示了不同因素对定位精度的影响，并强调了传统模型在NLOS环境中的不足。
2025-02-03 eess.SP
Underwater Source Localization Using TDOA and FDOA Measurements with Unknown Propagation Speed and Sensor Parameter Errors
水下声源定位问题是一个复杂而具有挑战性的问题：a）声源的传播速度往往是未知的，海洋海流的不可预测性可能导致传感器参数的不确定性b）在陆地环境中，水下声信号的传播速度比无线电信号慢得多，从而导致明显严重的多普勒效应; c）迫切需要节能技术，因此有利于具有低计算复杂度的设计。针对这些问题，提出了一种简单有效的基于到达时间差（TDOA）和到达频率差（FDOA）测量的水下声源定位方法，该方法能够处理未知的传播速度和传感器参数误差。所提出的方法减轻了多普勒效应的影响，以准确地推断源参数（即位置和速度）。推导出了这种定位的Cramer-Rao下界（CRLB），分析研究表明，该方法的性能与CRLB非常接近，特别是在小噪声条件下。数值结果不仅证实了上述结论，而且表明我们的方法优于其他竞争的方法。
2018-07-25 eess.SP
Common-Transmitter Multipath-Aware TDoA Localization for Acoustic Backscatter-Enabled IoUT Networks
United Arab Emirates University（阿联酋大学）
针对水下物联网网络中无源/半无源标签定位难题，提出无时钟共发射机TDoA框架，通过接收机端差分消除相关延迟，用加权非线性最小二乘估计器结合多种因素，仿真显示该方法能降低误差、提高成功概率。
2026-07-28 eess.SP
Globally Optimized TDOA High Frequency Source Localization Based on Quasi-Parabolic Ionosphere Modeling and Collaborative Gradient Projection
基于准抛物模型，研究了利用电离层折射电波到达时间差（TDOA）观测值进行高频源定位的问题。一个未解决的，但在这样的领域相关的问题是，现有的梯度型计划很容易陷入局部最优的实际应用。如果起始点选择不当，将导致算法初始化困难，最终导致定位性能下降。在本文中，我们开发了一个合作的梯度投影（GP）算法，以全局解决高度非凸的QP为基础的时差HF定位问题。利用粒子群优化（PSO）的元启发式多GP模型之间的信息共享，其中每一个是保证工作的简化的最大似然公式的临界点解决方案。引入随机变异以避免粒子群算法过早收敛。而不是把HF发射机的地理定位作为一个纯粹的优化问题，我们进一步提供了解决可能的损害和挑战时，所提出的技术应用于实践的变通办法。数值结果表明，我们的PSO辅助重新初始化策略在实现全局最优性的有效性，我们的方法优于其竞争对手的定位精度。
2023-02-10 eess.SP
Ultra-precise TDoA-based Localization of Frequency Hopping LPWAN Transmitters
Fraunhofer IIS（弗劳恩霍夫集成电路研究所）；Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nuernberg (FAU)（埃尔朗根-纽伦堡大学）
本文提出一种基于到达时间差（TDoA）的定位方案，利用机会信号（SoO）实现亚米级基站同步，并解决跳频（FH）导致的相位信息丢失问题，在视距（LOS）场景下实现低于10米的二维定位精度。
2026-06-03 eess.SP
Acoustic, VOC, and Multimodal Stress Source Localization in the Internet of Plants
Koç University（科奇大学）；University of Cambridge（剑桥大学）
提出一种两阶段粗到细定位流程，结合声学到达时间差多边定位和VOC弥散格林函数模型，实现植物网络中胁迫源的空间定位。
2026-06-16 eess.SP
TDOA-based Localization via Stochastic Gradient Descent Variants
源定位在诸如无线传感器网络和物联网（IoT）的若干领域中具有至关重要的意义，其中位置信息可以用于各种目的，例如监视、监测、跟踪，到达时间差（Time Difference of Arrival，TDOA）是一个很好的...已知的定位方法是源广播信号并且多个接收器记录所发送信号的到达时间。通过计算不同接收机的时差，可以估计出声源的位置。另一方面，近年来，在文献中出现了用于$(i)$处理大数据和用于$(ii)$训练深度神经网络的新型优化算法。这些技术大多是经典随机梯度下降（SGD）的增强变体，但具有促进更快收敛的附加功能。在本文中，我们比较了经典的SGD与上述新技术的性能。此外，我们提出了一个优化程序称为RMSProp+AF，这是基于RMSProp算法，但具有将自适应的衰减因子的优点。我们通过模拟表明，所有这些技术-这是常用的机器学习领域-也可以成功地应用于信号处理问题，并能够实现改进的收敛性和稳定性。最后，它也通过仿真表明，该方法可以优于其他竞争的方法，其收敛性和稳定性都是优越的。
2018-07-12 eess.SP
Multi-Agent Reinforcement Learning for Base Station Placement in TDOA-Based Localization
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（埃尔朗根-纽伦堡大学）
针对TDOA定位的基站部署问题，提出射线追踪辅助的MARL框架，在校园数据集上训练PPO智能体，其定位精度与传统GDOP方法相当，可选择性降低定位误差。
2026-07-31 eess.SP
Adaptive Anchor Pairs Selection in a TDOA-based System Through Robot Localization Error Minimization
Warsaw University of Technology（华沙理工大学）；Institute of Radioelectronics and Multimedia Technology（无线电电子与多媒体技术研究所）
针对UWB TDOA定位系统，本文提出按区域依据RMSE校准并自适应选择最优锚点对的方法，仿真与实验表明其可提升定位精度，动态人员定位中位轨迹误差为25 cm。
2024-04-07 cs.RO eess.SP
Sensor Deployment Optimization for Passive TDOA Localization Under Unknown Drift Distribution
School of Electronic Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学电子工程学院）
针对漂移分布未知时被动TDOA定位的传感器部署问题，推导漂移误差下的GDOP，构建极小极大优化问题，提出AUPSO算法，为工程场景提供可靠的离线部署规划框架。
2026-08-04 eess.SP
CLEAR: A Closed-Form Minimal-Sensor TDOA/FDOA Estimator for Moving-Source IoT Localization
本文提出名为CLEAR的闭式两阶段定位估计器，仅用N+1个传感器融合TDOA/FDOA测量实现N维移动源定位，经仿真验证精度接近CRLB，优于基线方法，适用于功率受限的分布式物联网场景。
2025-10-05 eess.SP
TDOA Source-Localization Technique Robust to Timing Attacks
在本文中，我们专注于从到达时间差（TDOA）测量的被动源定位。相对于需要精确时间同步的固定传感器对来计算TDOA值。这构成了一个弱点，因为所有同步技术都容易受到延迟注入的影响。攻击者能够欺骗信号或在通信信道中注入不对称延迟。本质上，TDOA测量对传感器之间的时间同步偏移高度敏感。我们的第一个贡献是表明，定时攻击可以严重影响本地化过程。在一个传感器上注入几微秒的延迟，所得到的估计可能与未知源的真实位置相差几公里。我们还表明，残差分析不能检测和识别定时攻击。我们的第二个贡献是提出了一个两步TDOA定位技术，对定时攻击是强大的。它使用一个已知的源来定义每对传感器的权重，反映它们的时间同步的信心。我们的解决方案，然后使用加权最小二乘估计与新创建的权重和TDOA测量接收到的未知源。因此，我们的方法要么将网络识别为过于腐败而无法定位，要么给出未知位置的校正估计以及置信度度量。数值结果说明了我们的技术的性能。
2019-12-10 cs.SY eess.SP eess.SY
Power-Efficient Indoor Localization Using Adaptive Channel-aware Ultra-wideband DL-TDOA
Samsung Electronics（三星电子）
提出一种低功耗信道感知动态频率DL-TDOA测距算法，结合CNN预测、动态频率控制和IMU滤波，在NLOS条件下精度提升50%，LOS条件下功耗降低46%。
2024-02-16 cs.AI eess.SP
A Probabilistic Focalization Approach for Single Receiver Underwater Localization
针对浅水环境下单移动接收机的被动声学声源定位存在测量来源不确定性的问题，提出一种结合概率数据关联的概率聚焦贝叶斯估计方法，可匹配TDOA观测与模型预测以估计时变声源位置，且经真实声学数据验证了性能。
2024-06-24 eess.SP
Quality-Aware Denoising of Ultra-Short TDoA Measurements for 5G-NR UAV Localization
RPTU University Kaiserslautern-Landau（凯泽斯劳滕-兰道技术大学）；KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院）；German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)（德国人工智能研究中心）
本文提出AGES算法，通过结合指数加权平均与3GPP测量质量报告，有效降低定位误差，仅需3-5次重复测量即可实现亚米精度，保持5G-NR基础设施兼容性。
2026-04-09 cs.NI eess.SP
Particle Flows for Source Localization in 3-D Using TDOA Measurements
本文提出一种基于粒子流的贝叶斯方法，在统一置信传播框架下利用TDOA测量实现三维未知数量静态源定位，并通过数值实验验证其能准确估计源数量与位置，且随机流精度优于确定性流。
2024-08-30 cs.MA cs.SY eess.SP
IoT Cloud RAN Testbed for Ultra-Precise TDoA-based Localization in LPWANs
本文提出基于 CRAN、SoO 同步与低成本 SDR 的 LPWAN 定位测试床，实现 IQ 集中处理，并在城市环境中验证约 200 ps 时间同步与 3 mHz 频率同步的高精度 TDoA 测量能力。
2024-01-21 eess.SP
Feasibility of GNSS-free Localization: A TDoA-based Approach Using LoRaWAN
LoRaWAN由于终端节点的低功耗、长距离、高抗多径性、低成本以及使用免许可的sub-GHz频段而引起了极大的关注。因此，LoRaWAN正在逐渐取代Wi-Fi和蓝牙在物联网应用中的地位，包括公用事业计量、智能城市和本地化。特别地，由于GNSS的室内覆盖差和高功耗，在室内和低功率域中，基于Wi-Fi、蓝牙、超宽带、5G等的全球导航卫星系统（GNSS）的替代品已经激增。由于本地化的需求只会随着密集的物联网部署而激增，LoRaWAN被视为在此背景下有前途的解决方案。实际上，已经进行了采用诸如到达时间（ToA）、到达时间差（TDoA）和接收信号强度指数（RSSI）的各种技术的许多尝试，以使用LoRaWAN来实现定位。然而，这种情况下的一个显著缺点是缺乏关于路径损耗和信号传播建模的广泛数据，特别是在印度的城市景观中。另一个缺点是，在某个阶段使用全球导航卫星系统主要是为了网关的时间同步。在这项工作中，我们试图消除基于LoRaWAN的本地化的这两个缺点。这项工作的第一部分介绍了LoRaWAN传输的实验数据在一个典型的城市建筑物内研究信号传播和路径损耗。后一部分提出了一种使用LoRaWAN的独立无GNSS本地化方法，该方法通过应用基于TDoA的协作方法来实现。在网络中引入了一个额外的固定节点，以允许在没有GNSS的情况下实现网关的同步。最后，在一个三角形的网关的定位误差的分布和定时分辨率的影响，空…
2021-07-30 cs.NI eess.SP
Robust and Scalable Techniques for TWR and TDoA based localization using Ultra Wide Band Radios
Robert Bosch Center for Cyberphysical Systems, Indian Institute of Science（印度科学理工学院罗伯特·博世网络物理系统中心）；Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院孟买分校）；Indian Institute of Technology Madras（印度理工学院马德拉斯分校）
自动驾驶车辆及其应用的当前趋势表明，以低电池和计算成本进行定位的需求日益增加。激光雷达以高计算和功耗为代价提供精确的定位，这可能对无人机不利。对自主无人机的现代要求，如禁止起飞（NPNT）和将无人机限制在走廊内的应用，要求基础设施不断确定无人机的位置。超宽带无线电（UWB）满足这些要求，并提供高精度的定位和快速的位置更新速率，与激光雷达相比，成本和电池消耗的一小部分，并且在茂密的森林校园或室内环境中也具有比GPS更大的网络可用性。在本文中，我们提出了一种新的协议和技术来定位无人机使用到达时间差（TDoA）的方法，这样的应用程序。这进一步提高了位置更新率，而不牺牲准确性，并将其与传统方法进行比较
2020-08-10 cs.RO eess.SP
A Closed-Form Noise-Sensitivity Asymmetry for Causal Branch Selection in Minimal-Array TDoA Localization
American University of Sharjah（沙迦美国大学）；Universiti Sains Malaysia（马来西亚理科大学）
研究最小阵列TDoA定位的分支选择模糊性问题，通过闭式分析得出不对称性符号条件，利用因果恒定记忆选择器，在多数操作点上物理根更敏感，外根规则实现高精度分支选择，而基于平滑性和连续性的方法在噪声下效果不佳。
2026-07-14 eess.SP
Data-Driven Nonlinear TDOA for Accurate Source Localization in Complex Signal Dynamics
针对传统TOA、TDOA方法因假设传播速度恒定导致复杂动态信号源定位不准的问题，提出数据驱动的非线性TDOA方法，联合学习传播速度与源位置，在医疗、灾害场景下少量测量即可实现精准定位与传播预测。
2024-08-12 cs.SY eess.SP eess.SY
UWB TDoA Error Correction using Transformers: Patching and Positional Encoding Strategies
IDLab, Department of Information Technology, Ghent University—imec（IDLab，信息科技系，根特大学—imec）
本文提出一种基于Transformer的UWB TDoA位置校正方法，利用所有锚节点的原始CIR并设计多种排序、分块与位置编码策略，在几乎全NLOS环境中将定位精度提升至0.39 m，较基线改善73.6%。
2025-07-04 cs.LG eess.SP
Multi-Source Localization and Data Association for Time-Difference of Arrival Measurements
Centre for Mathematical Sciences Lund University（隆德大学数学科学中心）；Aalto University（阿尔托大学）
本文提出基于最优传输的TDOA多源定位与数据关联方法，利用最小多边定位构建候选位置，在三维空间中实现鲁棒且统计有效的源定位。
2024-03-15 cs.SD eess.AS eess.SP
Majorization-Minimization based Hybrid Localization Method for High Precision Localization in Wireless Sensor Networks
针对无线传感器网络混合源定位问题，提出基于MM原理的统一迭代定位框架，支持TOA/TDOA/RSS/AOA任意组合测量，仿真验证其在含NLOS的多场景下精度优于异质测量方案。
2025-10-06 eess.SP
Optimal Sensor Placement for Source Localization: A Unified ADMM Approach
声源定位在雷达、无线电和水下通信等领域中起着重要的作用。在各种定位方法中，最流行的是基于到达时间（TOA）、到达时间差（TDOA）和接收信号强度（RSS）的定位方法。由于这些方法的Cramér-Rao下界（CRLB）显式地依赖于传感器的几何形状，传感器放置成为源定位应用中的关键问题。在本文中，我们考虑找到最佳的TOA，TDOA和RSS定位场景的传感器放置。我们首先统一的三个本地化模型的基础上CRLB相关的度量的广义问题制定。结合交替方向乘子法（ADMM）和优化最小化（MM）技术，提出了一个统一的传感器优化布局框架（UTMOST）。与大多数的国家的最先进的作品，建议UTMOST既不近似的设计准则，也不考虑测量中的不相关的噪声。它可以很容易地适应不同的设计标准（即A，D和E-最优性）的框架内略有修改，并产生相应的最佳传感器的位置。大量的数值实验进行展示所提出的框架的有效性和灵活性。
2022-03-04 eess.SP
Ultra-Precise Synchronization for TDoA-based Localization Using Signals of Opportunity
本文提出利用广播机会信号和基站间互相关进行低成本无线同步的软件方法，推导 MCRB 并经实测实现 200 ps、6 mHz 的同步精度。
2023-06-08 cs.DC eess.SP
Closed-Form Solution for Scaling a Wireless Acoustic Sensor Network
本研究提出了一种封闭形式的解决方案，定位和同步的声学传感器节点相对于无线声学传感器网络（WESTERN）。其目的是允许通过单独校准新加入的传感器节点而不是重新校准整个阵列来有效地扩展Wavelet。一个关键的贡献是，要校准的传感器不需要包括一个内置的发射器。所提出的方法使用从空间分布的源发射的信号来计算到达时间差（TDOA）测量现有的Wavelet和一个新的传感器之间。然后将该问题建模为一组多元非线性TDOA方程。通过一个简单的变换，将非线性TDOA方程转化为线性方程组。然后，加权最小二乘法（WLS）被应用到找到一个准确的估计的校准参数。信号源既可以是现有WESTERN内的已知发射器，也可以是环境中的任意源，因此可以灵活地应用于有源和无源校准场景。在各种条件下的仿真结果表明，高的联合定位和同步性能，往往与克拉美罗下限（CRLB）。
2023-02-03 eess.SP
Dynamic Anchor Selection and Real-Time Pose Prediction for Ultra-wideband Tagless Gate
Samsung Research, Samsung Electronics（三星电子三星研究院）；Communication Standards Research Team（通信标准研究团队）
针对UWB无标签门禁的精确定位难题，提出DynaPose框架，利用深度学习基于信道冲激响应和IMU进行LOS/NLOS分类、动态锚点选择与实时姿态预测。
2024-02-22 cs.AI cs.SY eess.SP
Kalman filter based localization in hybrid BLE-UWB positioning system
本文提出一种以BLE的RSS定位为主、周期利用UWB的TDOA测量进行校正的混合定位系统，并基于卡尔曼滤波算法实现高能效定位，仿真与实验验证了其有效性。
2024-04-02 eess.SP
Atomic Norm Based Localization and Orientation Estimation for Millimeter-Wave MIMO OFDM Systems
在此，提出了一种用于从毫米波多输入多输出（MIMO）正交频分复用（OFDM）信号中精确估计目标的位置和方位的基于原子范数的方法。提出了一种新的虚拟信道矩阵，并设计了一种从其原子范数分解中提取定位相关信道参数的算法。然后，基于扩展的不变性原理，提出了一种加权最小二乘问题，以准确地恢复的位置和方向使用的视线和非视线信道信息。数值结果突出了性能的改善，比以前的方法和所得的性能几乎达到克拉美-罗下限。
2021-10-08 eess.SP
Millimeter Wave Wireless Communication Assisted Three-Dimensional Simultaneous Localization and Mapping
本文研究了仅基于毫米波（mmWave）无线通信信号的复杂室内外环境下的三维（3D）同时定位与地图构建（SLAM）问题。首先，我们提出了一种基于深度学习的映射（DLM）算法，该算法可以利用一阶非视距（NLOS）通信链路（CL）上的反射点来构建环境的3D点云地图。具体而言，设计了一个分类神经网络来辨识一阶非视距CL，并从理论上计算出其上反射点的几何坐标。其次，结合惯性测量单元和波束斜视辅助定位方法的优点，实现了实时精确定位。然后，结合DLM和所采用的定位算法，我们开发了基于通信的SLAM（C-SLAM）框架，可以进行SLAM没有任何先验知识的环境。此外，复杂的室外和室内环境的广泛模拟验证了我们的方法的有效性。
2023-03-05 eess.SP
Millimeter-Scale Absolute Carrier Phase-Based Localization in Multi-Band Systems
本文提出一种低成本多频段系统，实现毫米级绝对3D定位，通过连续位置似然优化提升定位精度，展示出比传统方法高一个数量级的性能提升。
2025-11-24 eess.SP
Clock and Orientation-Robust Simultaneous Radio Localization and Mapping at Millimeter Wave Bands
提出了一种基于稀疏多径信道估计的无线电同步定位与测绘（radio-SLAM）方案。通过利用稀疏信道估计方案在毫米波波段，即高分辨率估计的多径到达角（AoA），到达时间差（TDoA），和出发角（AoD），我们开发了一个无线电SLAM算法，操作没有任何要求的时钟同步，接收机方向的知识，多个锚点，或双向协议。由于通过信道的压缩感知（CS）获得的AoD信息，所提出的方案可以从单个锚点传输估计接收器时钟偏移和方向，从而在现实的典型信道仿真中实现亚米级精度。
2022-12-27 cs.IT eess.SP math.IT
A Hybrid Millimeter-wave Channel Simulator for Joint Communication and Localization
联合通信和定位技术是未来毫米波无线网络中上下文感知应用的一个重要特征。一个基于地图的信道模型，同时考虑特定站点的无线电环境和统计信道特性是必不可少的，以方便JCL的研究和评估各种JCL系统的性能。为此，本文提出了一个开源的混合毫米波信道模拟器称为OmniSIM的特定站点的JCL研究，它使用数字地图，网络布局和用户轨迹作为输入来预测用户和基站之间的信道响应。提出了一种结合计算电磁学的快速射弹射线（FSBR）算法，用于生成与JCL相关的信道参数，该算法考虑了毫米波的反射、漫射、衍射和散射。
2022-10-04 eess.SP
Optimal Sensor Placement Using Combinations of Hybrid Measurements for Source Localization
Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院）；University of Nottingham（诺丁汉大学）
本文针对TDOA、RSS、AOA和TOA混合测量下的静态源定位问题，基于克拉美罗界和A-最优性准则系统提出最优传感器布设策略，并通过仿真验证其有效性。
2025-04-09 cs.RO eess.SP
Fast Direct Localization for Millimeter Wave MIMO Systems via Deep ADMM Unfolding
部署在毫米波系统中的大规模阵列实现了高角分辨率性能，这反过来又促进了亚米级定位服务。虽然次优，到目前为止，最流行的定位方法是基于所谓的两步程序，其中三角测量应用于聚合的到达角（AoA）测量从协作基站。这主要是由于现有的直接定位方法在大规模系统中的计算成本过高。为了解决这个问题，我们提出了一个基于深度展开的快速直接定位求解器。首先将直接定位问题转化为联合$l_1$ - $l_{2,1}$范数稀疏恢复问题，然后采用交替方向乘子法（ADMM）求解.接下来，我们开发了一个深度ADMM展开网络（DAUN）来从训练数据中学习ADMM参数设置，并为DAUN提出了一个位置细化算法。最后，仿真结果显示了所提出的DAUN的优势，基线求解器在更好的定位精度，更快的收敛速度和显着降低计算复杂度。
2023-02-06 eess.SP
Simultaneous Indoor and Outdoor 3D Localization with STAR-RIS-Assisted Millimeter Wave Systems
同时透射（折射）和反射的可重构智能表面（STAR-RISs）最近被确定用于提高频谱/能量效率并扩展通信范围。然而，其增强的室内和室外同时定位的潜力尚未被探索。在本文中，我们研究的基本限制，即，通过Fisher信息分析的CramérRao下界（CRLB），对STAR-RIS在毫米波频率下的三维（3D）定位性能进行了分析。研究了STAR-RIS系统中折射和反射的功率分裂效应以及两个移动台之间的功率分配问题。通过最大化对应于STAR-RIS反射和折射矩阵的两个子空间之间的主角，我们能够找到这些同时操作的最优解。我们验证了高精度的3D定位可以实现室内和室外MS时，系统参数得到很好的优化。
2022-07-19 eess.SP
On the Dilution of Precision for Time Difference of Arrival with Station Deployment
本文旨在揭示运动目标跟踪算法的性能和跟踪锚（站）部署之间的关系。研究了锚点布设对到达时间差（TDoA）测量精度的影响。线性估计器和非线性估计器用于TDoA算法。研究结果如下：对于线性估计器，当其他锚点分散在中心锚点周围时，DoP获得较低的值;对于非线性估计器，当锚点分散在目标标签周围时，DoP是最优的。针对定位精度与锚点部署相关的问题，结合超宽带实时定位系统中的运动目标跟踪实际情况，采用卡尔曼滤波器（KF）对两种算法进行了实验。这项工作为在基于UWB的跟踪系统中部署锚点提供了指导。
2021-12-10 eess.SP
MMWiLoc: A Multi-Sensor Dataset and Robust Device-Free Localization Method Using Commercial Off-The-Shelf Millimeter Wave Wi-Fi Devices
针对毫米波Wi-Fi无设备定位方法缺失的问题，本文构建了含三类传感器的多传感器同步数据集，并提出MMWiLoc定位方法，通过波束校准与多尺度压缩感知实现低计算成本的厘米级定位。
2025-06-13 eess.SP
Joint Initial Access and Localization in Millimeter Wave Vehicular Networks: a Hybrid Model/Data Driven Approach
当考虑混合毫米波MIMO系统时，高分辨率压缩信道估计为车辆定位提供信息。然而，当需要高精度定位时，复杂性和存储器要求可能成为瓶颈。另一个挑战是需要路径顺序信息来应用信道路径参数与车辆、RSU和散射体位置之间的适当几何关系。本文提出了一种基于多维正交匹配追踪的低复杂度的出发角和到达时间差信道估计策略。我们还设计了一个深度神经网络，它可以预测通道路径的顺序，因此只有LoS和一阶反射用于定位。通过光线跟踪产生的真实车辆信道的仿真结果表明，亚米精度可以达到50%的用户，而不诉诸完美的同步假设或不可行的全数字高分辨率MIMO架构。
2022-04-04 eess.SP
Unified Constrained Geometric Configuration Optimization for Source Localization Systems: A Riemannian Manifold-Based Approach
College of Information Science and Engineering, Hohai University（河海大学信息科学与工程学院）；School of Information and Communication Engineering, Hainan University（海南大学信息与通信工程学院）
本文提出基于黎曼流形的统一约束几何构型优化算法（RM-CGCOA），用于优化五种源定位系统的传感器几何构型，在满足距离和角度约束下显著降低位置误差界并提升运行效率。
2026-09-14 eess.SP
Joint Localization and Orientation Estimation in Millimeter-Wave MIMO OFDM Systems via Atomic Norm Minimization
在此，提出了一种用于从毫米波多输入多输出（MIMO）正交频分复用（OFDM）信号中精确估计目标的位置和方位的基于原子范数的方法。提出了一种新的虚拟信道矩阵，并设计了一种从其原子范数分解中提取定位相关信道参数的算法。然后，基于扩展的不变性原理，提出了一种加权最小二乘问题，以准确地恢复的位置和方向使用的视线和非视线信道信息。的估计和估计误差的理论保证的最优性和唯一性的条件，其特征在于无噪声和有噪声的情况下。通过仿真验证了理论结果。数值结果研究了所提出的算法的鲁棒性不正确的模型阶数选择或同步误差，并突出了性能的改善，比以前的方法。由此产生的性能几乎达到克拉美-罗下界的估计误差。
2022-03-02 eess.SP
Time Difference of Arrival Source Localization: Exact Linear Solutions for the General 3D Problem
针对三维单源TDOA定位，论文提出4传感器和5传感器情形下无需最小二乘、线性化或迭代的精确纯代数线性解，并通过无噪声数值实验验证其在数值误差内的精确性。
2025-01-08 eess.AS eess.SP
Multi-Beam Object-Localization for Millimeter-Wave ISAC-Aided Connected Autonomous Vehicles
针对毫米波MIMO ISAC系统中单波束不适合近距离目标的问题，提出多波束目标定位模型以最大化感知波束增益，并设计基于惩罚的三重交替优化算法求解非凸问题，仿真验证了其有效性。
2024-08-26 eess.SP
A dual bistatic optical forward transceiver configuration for determining the position of an acoustic communication source detected by optical communication fibers
针对双向光纤声通信中源定位缺失的问题，提出基于双基地雷达原理的配置，利用两端接收信号的时间差估计源位置，推导克拉美-罗下界并仿真验证，实现集成通信与定位。
2025-09-24 eess.SP
