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Performance of ML Range Estimator in Radio Interferometric Positioning Systems

机译:mL距离估计器在无线电干涉定位中的性能   系统

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摘要

The radio interferometric positioning system (RIPS) is a novel positioningsolution used in wireless sensor networks. This letter explores the rangingaccuracy of RIPS in two configurations. In the linear step-frequency (LSF)configuration, we derive the mean square error (MSE) of the maximum likelihood(ML) estimator. In the random step-frequency (RSF) configuration, we introduceaverage MSE to characterize the performance of the ML estimator. The simulationresults fit well with theoretical analysis. It is revealed that RSF is superiorto LSF in that the former is more robust in a jamming environment with similarranging accuracy.
机译:无线电干涉定位系统(RIPS)是用于无线传感器网络的新型定位解决方案。这封信探讨了两种配置中RIPS的测距精度。在线性步进频率(LSF)配置中,我们得出最大似然(ML)估计量的均方误差(MSE)。在随机步频(RSF)配置中,我们引入了平均MSE来表征ML估计器的性能。仿真结果与理论分析相吻合。结果表明,RSF优于LSF,因为前者在干扰环境下具有更强的鲁棒性,并且测距精度相似。

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