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Efficient ADMM for sensor network localization: Centralized and distributed approaches
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AI
DOI：10.1016/j.adhoc.2026.104407.png)
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摘要
En 中文
乘子交替方向法（ADMM）通过将复杂问题分解为若干子问题，已被广泛应用于分布式优化。本文采用扰动近端梯度ADMM（PPG-ADMM）框架，通过引入辅助位置变量来解决传感器网络定位（SNL）问题。对于集中式定位，我们首先提出一种PPG-ADMM解法，即集中式定位ADMM（CL-ADMM），用于求解最大似然（ML）定位模型。在合适的参数条件下，CL-ADMM的收敛性讨论可由已建立的PPG-ADMM理论得出。此外，我们将基于PPG-ADMM的方法扩展至分布式定位，并通过消息传递提出一种分布式定位ADMM（DL-ADMM）。由于CL-ADMM和DL-ADMM解的有效结构，其定位性能接近克拉美-罗下界（CRLB）精度。在DL-ADMM中，计算任务被分配给各个传感器。因此，与CL-ADMM相比，DL-ADMM在计算时间上具有优势。仿真结果进一步表明，CL-ADMM和DL-ADMM在广泛的噪声水平范围内均可接近CRLB精度。
Keyword:
Sensor network localization
Alternating direction method of multipliers
Centralized localization
Distributed localization
