机器学习助力基于优化理论的TDOA无源定位

• 作者: 王文宇 朱磊 姚昌华 俞璐
• 来源期刊: 信息与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 无源定位 到达时间差 机器学习 深度学习
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 385-399
• 页数: 14页
• 分类号: TN971
• 语种: 中文
• DOI: 10.13976/j.cnki.xk.2022.1416

摘要

信息社会无线通信技术迅速发展并被广泛应用，各个领域对信号辐射源的定位需求显著提升，基于到达时间差（time difference of arrival，TDOA）的定位方法是无源定位技术中应用较为广泛的一种。近年来，机器学习领域发展迅速，为无源定位技术提供了新的思路和方法。通过比较各类无源定位方法，首先探讨TDOA无源定位的技术特点和优势；其次，从时差估计方法、解算方法、城市环境中的非视距传播影响、基站选择与几何分布等方面分析基于优化理论的TDOA无源定位算法的应用及所面临的挑战；最后，梳理和讨论了机器学习在助力优化理论提升TDOA无源定位性能的最新应用，展望TDOA无源定位方法的发展趋势和机遇。