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Improving 3D Cellular Positioning Integrity With Bayesian RAIM
DOI:10.1109/TVT.2025.3610075.png)
摘要
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确保在存在故障测量时的定位完整性对安全关键应用至关重要,这使得接收机自主完整性监测(RAIM)不可或缺。本文介绍了一种具有简化架构的贝叶斯RAIM算法,用于3D蜂窝定位。与传统的频率型RAIM算法不同,它利用因子图上的高效消息传递,将位置向量的后验概率密度函数(PDF)计算为高斯混合(GM)模型。这种贝叶斯方法保留了测量中的所有关键信息,消除了丢弃故障测量的需要,并在3D空间和1D/2D子空间中实现了更严格的保护等级(PLs),满足目标完整性风险(TIR)要求。数值模拟表明,贝叶斯RAIM算法显著优于基线算法,在相当的计算成本下实现了超过50%的PL降低。
Keyword:
Bayesian inference
cellular positioning
factor graph
positioning integrity
receiver autonomous integrity monitoring (RAIM)
期刊
IF:
7.1
论文数:
1.8W
被引数:
6.6W
机构
引用论文
The factor graph approach to model-based signal processing基于模型的信号处理的因子图方法
PROCEEDINGS OF THE IEEE
IF25.9
A Survey of Enabling Technologies for Network Localization, Tracking, and Navigation网络定位、跟踪和导航使能技术综述

