Uncertainty Estimation in AoA based Localization using PCE

Thomas van Der Vorst (1) , Mathieu van Eeckhaute (1) , Aziz Benlarbi-Delai (2) , Julien Sarrazin (2) , François Quitin (1) , François Horlin (1) , Philippe de Doncker (1)

1 ULB - Département d'Informatique [Bruxelles]
2 L2E - Laboratoire d'Electronique et Electromagnétisme

In this paper, polynomial chaos expansions (PCEs) are applied to angle-of-arrival-based localization. By applying a polynomial chaos expansion on the least squares estimator, a new positioning method is designed. From this expansion, three methods are discussed to obtain confidence regions of the position. Simulation results show that the proposed methods provide a substantial gain in calculation time compared to a Monte-Carlo simulation, while giving accurate approximations of the exact confidence region. Résumé: Dans ce travail, les développements en chaos polynomial sont appliqués à la localisation par angles d'arrivée. Une nouvelle méthode de localisation est proposée, utilisant le développement en chaos polynomial d'un estimateur par moindres carrés de la position. Trois méthodes permettant d'obtenir une zone de confiance de la position à partir de ce développement sont présentées. Les résultats de nos simulations montrent que ces méthodes apportent un gain substantiel en temps de calcul par rapport aux simulations de type Monte-Carlo, tout en donnant des approximations précises de la zone de confiance exacte.

Mots clés: Polynomial chaos; Localization; Angle-of-Arrival Mots-clefs: chaos polynomial; localisation; angle d'arrivée

Domaines: Electromagnétisme

Thomas van Der Vorst, Mathieu van Eeckhaute, Aziz Benlarbi-Delai, Julien Sarrazin, François Quitin, et al.. Uncertainty Estimation in AoA based Localization using PCE. Journées scientifiques 2018 de l'URSI, Mar 2018, Meudon, France. ⟨hal-02277459⟩