Multi Detector Fusion of Dynamic TOA Estimation using Kalman Filter

In this paper, we propose fusion of dynamic TOA (time of arrival) from multiple non-coherent detectors like energy detectors operating at sub-Nyquist rate through Kalman filtering. We also show that by using multiple of these energy detectors, we can achieve the performance of a digital matched filter implementation in the AWGN (additive white Gaussian noise) setting. We derive analytical expression for number of energy detectors needed to achieve the matched filter performance. We demonstrate in simulation the validity of our analytical approach. Results indicate that number of energy detectors needed will be high at low SNRs and converge to a constant number as the SNR increases. We also study the performance of the strategy proposed using IEEE 802.15.4a CM1 channel model and show in simulation that two sub-Nyquist detectors are sufficient to match the performance of digital matched filter

Bayesian Compressive Sensing Approach For Ultra-wideband Channel Estimation

Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2013Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2013Ultra geniş bant dürtü radyosu, kablosuz haberleşme için yeni gelişen bir teknolojidir. Amerika Birleşik Devletleri’nde haberleşme alanında düzenleyici kuruluş olan Federal Haberleşme Komisyonu (FCC) tarafından ultra geniş bant teknolojisiyle ilgili düzenlemeler yapıldıktan sonra öncelikle IEEE 802.15.3 standardı görev grubu, ultra geniş bant dürtü radyolarıyla yüksek hızlı kablosuz kişisel alan ağı uygulamaları için yeni bir fiziksel katman yapısı oluşturulması amacıyla 802.15.3a çalışma grubunu kurmuştur. Ultra geniş bant veri iletiminde iletim uzaklığındaki artış, veri hızında düşüşe neden olur. Bu doğrultuda IEEE 802.15.4 standardı görev grubu, ultra geniş bant dürtü radyolarıyla düşük hızlı fakat iletim uzaklığı daha büyük olan kablosuz kişisel alan ağı uygulamaları için yeni bir fiziksel katman yapısı oluşturulması amacıyla 802.15.4a çalışma grubunu kurmuştur. Bu çalışma grubu, özellikle ortalama bir veri hızı fakat düşük güç tüketimi, karmaşıklık ve maliyet gerektiren sensör ağı uygulamaları gibi uygulamalar üzerinde çalışmalarını yoğunlaştırmıştır. Bu çalışmada IEEE 802.15.4a bünyesindeki çeşitli ultra geniş bant kanal modellerinin kestirimi üzerine odaklanılmıştır. Düşük iletim gücü, düşük maliyetli basit yapı, düz sönümlemeye karşı bağışıklık ve çokyollu bileşenleri iyi bir zaman çözünürlüğüyle ayrı ayrı çözme yeteneği gibi ayırt edici özelliklere sahip olması dolayısıyla ultra geniş bant dürtü radyoları, konumlama, uzaklık belirleme ve düşük veri hızlı uygulamalar için belirlenen kablosuz kişisel alan ağı IEEE 802.15.4a standardının fiziksel katman yapısı olarak seçilmiştir. Ultra geniş bant dürtü radyolarının gerçekleştiriminde karşılaşılan temel zorluklardan biri de kanal kestirimidir. Kanal karakteristikleri hakkında doğru bir bilgiye sahip olmak, haberleşme açısından etkin bir veri iletimi gerçekleştirmek ve sistem performansını artırmak için oldukça önemlidir. Bu nedenle kanal dürtü yanıtı hakkında bilgi edinmek için kanal kestirimi gereklidir. Ultra geniş bant dürtü radyolarının bantgenişliğinin çok fazla olması dolayısıyla, kanal kestiriminde klasik en büyük olabilirlik kestirimcisinin kullanılmasının başlıca dezavantajı, hassas bir kanal kestirimi için Nyquist kriterine göre alıcıdaki örnekleme işleminde çok yüksek örnekleme oranlarına, bir başka ifadeyle çok yüksek hızlı analog-sayısal dönüştürücülere ihtiyaç duyulmasıdır. Bu durum alıcıda devre karmaşıklığının ve maliyetin artmasına neden olur. Yüksek örnekleme oranı gerektiren bu ultra geniş bant kanal kestirimi probleminin üstesinden gelmek için sıkıştırılmış algılama kullanılabilir. Sıkıştırılmış algılama yöntemi, Nyquist oranından önemli ölçüde daha düşük bir örnekleme oranıyla seyrek sinyallerin geri elde edilmesini mümkün kılmaktadır. Seyrek sinyal ifadesi en basit anlamda, bir çok bileşeni sıfır veya sıfıra yakın olan bir başka ifadeyle çok az bileşeni sıfırdan farklı olan sinyaller için kullanılan bir ifadedir. Alıcıda ard arda alınan ultra geniş bant sinyaller kayda değer bir zaman gecikmesiyle alıcıya ulaştığı ve alıcıda ayrı ayrı çözülebildiği için ultra geniş bant çokyollu kanallar için seyrek yapıya sahip olma varsayımı yaygın kabul görmüştür. Ultra geniş bant kanalların bu özelliği nedeniyle sıkıştırılmış algılama yöntemi, yüksek örnekleme oranı probleminin üstesinden gelmek için ultra geniş bant kanal kestiriminde kullanılabilir. Böylece sıkıştırılmış algılama ile alıcının yüksek maliyeti, karmaşıklığı ve güç tüketimi azaltılarak daha basit yapıda bir alıcı, ultra geniş bant sistemde kullanılabilir. Sıkıştırılmış algılama literatüründe, aynı zamanda basis pursuit (BP) olarak da bilinen ℓ1-norm enküçültme ve matching pursuit (MP) olmak üzere seyrek sinyal geri elde ediniminde kullanılan 2 temel algoritma vardır. Literatürde aynı zamanda bu algoritmaların basis pursuit de-noising (BPDN), orthogonal matching pursuit (OMP), stagewise orthogonal matching pursuit (StOMP) ve compressive sampling matching pursuit (CoSaMP) gibi çeşitli türevleri de bulunmaktadır. Son yıllarda Bayes yapının sıkıştırılmış algılama teorisine uygulanmasıyla birlikte, Bayes tabanlı çeşitli sıkıştırılmış algılama algoritmaları, sıkıştırılmış algılama literatürünün bir parçası olmaya başlamıştır. Bu tezde kullanılacak olan Bayes sıkıştırılmış algılama algoritması da bunlardan biridir. Sıkıştırılmış algılamanın bu çeşitli gerçekleştimlerinin arasında Bayes yapının katkısı, ilgili sinyalin istatistiksel özellikleri de göz önünde bulundurulduğundan sinyal geri elde ediniminin iyileştirilmesi açısından önemli bir potansiyel göstermiştir. Bu doğrultuda, Bayes sıkıştırılmış algılama yaklaşımının seyrek ultra geniş bant kanalların kestirimine uygulanması bu çalışma ile gerçekleştirilmiştir. Bu tezde gerçeğe uygun çeşitli ultra geniş bant kanal modelleri için Bayes sıkıştırılmış algılamanın kanal kestirim performansı incelenmiştir. Özellikle Bayes sıkıştırılmış algılama modelini doğrudan etkilediği için analiz açısından önemli olan (i) standartlaştırılmış IEEE 802.15.4a kanal modellerinin seyrek yapılarının, (ii) işaret-gürültü oranı seviyelerinin ve (iii) ölçüm sayısının çeşitli senaryolar için Bayes sıkıştırılmış algılama kanal kestirim performansı üzerindeki etkileri araştırılmış ve bu sonuçlar seyrek sinyal kestirimi için yaygın olarak kullanılan ℓ1-norm enküçültme tabanlı kestirim sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. Sıkıştırılmış algılama tabanlı ultra geniş bant kanal kestiriminde önemli rol oynayan ultra geniş bant kanalların seyrek yapıya sahip olma varsayımı, kanal ortamları incelenerek doğrulanmalıdır. Bu nedenle tezde, çeşitli kanal ortamlarını modelleyerek oluşturulmuş ve ultra geniş bant araştırma çalışmalarında yaygın olarak kullanılan IEEE 802.15.4a standardı bünyesindeki kanal modeli-1, kanal modeli-2, kanal modeli-5 ve kanal modeli-8 olmak üzere 4 farklı kanal modeli göz önünde bulundurulmuştur. Kısaca bu kanal modellerinin belirgin karakteristikleri özetlenecek olursa: Kanal modeli-1, alıcı verici arasında doğrudan görüşün (LOS) olduğu konut içi ortamı temsil eden ve IEEE 802.15.4a standardı bünyesindeki en seyrek yapıya sahip olan kanal modelidir. Kanal modeli-2, alıcı verici arasında doğrudan görüşün olmadığı (NLOS) konut içi ortamı temsil eden kanal modelidir. Kanal modeli-2 de kanal modeli-1 gibi seyrek yapıya sahiptir fakat kanal modeli-1’e kıyasla daha fazla çokyollu bileşene sahiptir. Kanal modeli-1 ve kanal modeli-2’nin temsil ettikleri ortam, kısa mesafedeki güvenlik ve ölçüm sensörlerinin bulunduğu ev ağları için oldukça önemlidir. Kanal modeli-5, alıcı verici arasında doğrudan görüşün olduğu kapalı olmayan (açık alan) ortamı temsil eden kanal modelidir. Kanal modeli-1 ve kanal modeli-2’ye gore oldukça düşük seyrekliğe sahiptir. Bu kanal modelinde çokyollu bileşenler genellikle birkaç küme halindedir. Kanal modeli-8, alıcı verici arasında doğrudan görüşün olmadığı endüstriyel ortamı temsil eden kanal modelidir. Ortam birçok metal yansıtıcılarla dolu geniş fabrika holleri tarafından karakterize edilir. Böylesi bir ortam çok yoğun şekilde çokyollu bileşenlerin oluşmasına neden olur. Bu sebeple kanal modeli-8, seyrek kanal modeli olarak tanımlanamaz. Dolayısıyla bu 4 kanal modeli içinde en az seyrek yapıya sahip kanal modelidir. Kestirim problemleri analizinde, olabilecek en iyi kestirimci hata performansını belirlemek, performans analizi için önemlidir. Performans alt sınırları da bu en iyi kestirimcinin hata performansını gösterdiği için gerçeklenen kestirimcinin hata performansının değerlendirilmesi açısından önemli bir değerlendirme ölçütüdür. Cramér-Rao alt sınırı yanlı olmayan (unbiased) kestirimciler için yaygın olarak kullanılan bir performans sınırıdır. Gerçekte Cramér-Rao alt sınırı, yanlı olmayan kestirimcilerin toplam varyansı üzerindeki bir alt sınırdır. Bununla birlikte yanlı olmayan kestirimciler için ortalama karesel hata varyansa eşit olduğu için, Cramér-Rao alt sınırı aynı zamanda kestirim hatası üzerindeki bir alt sınırdır. Ancak, bu çalışmada ultra geniş bant kanal kestirimi için önerilen Bayes sıkıştırılmış algılama kestirimcisi, Bayes bir kestirimci olmasının yanı sıra aynı zamanda yanlı (biased) bir kestirimcidir. Dolayısıyla kestirim hatası üzerinde değerlendirme ölçütü olarak bir performans alt sınırı belirlemek, Bayes sıkıştırılmış algılama kestirimcisinin performans analizi açısından önemlidir. Literatürde var olan sonsal (Posterior) Cramér-Rao alt sınırı veya Bayes Cramér-Rao alt sınırı, yanlı olmayan Bayes kestirimcilerin kestirim hatası değil de varyansları üzerindeki bir alt sınırdır. Cramér-Rao alt sınırına ek olarak sonsal Cramér-Rao alt sınırı için Bayes yapıdan dolayı kestirilecek parametre vektörüne ilişkin önsel (prior) olasılık dağılımı da göz önünde bulundurulur. Bu nedenle, bu çalışmada doğrusal yanlılık vektörlerine sahip yanlı Bayes kestirimciler için parameter vektörüne ilişkin önsel olasılık dağılımına ek olarak yanlılık terimi de göz önünde bulundurularak ortalama karesel hata üzerinde bir alt sınır sağlanmış ve bu ortalama karesel hata alt sınırı, gerçeklenen Bayes sıkıştırılmış algılama kestirimcisinin kanal kestirim performansıyla karşılaştırılmıştır. Dahası Bayes sıkıştırılmış algılama ve ℓ1-norm enküçültme yöntemlerinin işlemsel verimliliği büyük-O notasyonundan faydalanılarak işlem sürelerine göre incelenmiştir. Çalışma sonucunda, Bayes sıkıştırılmış algılamanın yüksek işaret-gürültü oranı seviyelerinde yeterli sayıda ölçüm ve seyrek kanal modelleri (kanal modeli-1 ve kanal modeli-2) için ℓ1-norm enküçültme yöntemine kıyasla üstün bir performans sergilediği görülmüştür. Ayrıca ℓ1-norm enküçültme yöntemiyle karşılaştırıldığında, Bayes sıkıştırılmış algılama yönteminin işlemsel olarak daha verimli olduğu sonucu çıkarılmıştır. Bu tezin sonuçları göz önünde bulundurulduğunda, farklı sistem gerçekleştirim durumları için Bayes sıkıştırılmış algılama yöntemi veya ℓ1-norm enküçültme yöntemi diğerinin yerine tercih edilebilir.Ultra-Wideband (UWB) impulse radio (IR) is an emerging technology for wireless communications. Owing to distinguishing properties such as having low transmit power, low-cost simple structure, immunity to flat fading and capability of resolving multipath components individually with good time resolution, UWB-IRs have been selected as the physical layer structure of Wireless Personal Area Network (WPAN) standard IEEE 802.15.4a for location and ranging, and low data rate applications. In the implementation of UWB-IRs, one of the main challenges is the channel estimation. Due to ultra-wide bandwidth of UWB-IRs, the main disadvantage of implementing the conventional maximum likelihood (ML) channel estimator is that very high sampling rates, i.e., very high speed analog-to-digital (A/D) converters are required for precise channel estimation. Reconstruction of sparse signals with a sampling rate significantly lower than Nyquist rate is possible with compressive sensing (CS). Due to the sparse structure of UWB channels, compressive sensing can be used for UWB channel estimation in order to overcome the high-rate sampling problem. Among various implementations of CS, the inclusion of Bayesian framework has shown potential to improve signal recovery as statistical information related to signal parameters is considered. Accordingly, the application of Bayesian CS (BCS) approach to the estimation of sparse UWB channels is considered in this study. In this thesis, the channel estimation performance of BCS is studied for various UWB channel models and noise conditions. Specifically, the effects of (i) sparse structure of standardized IEEE 802.15.4a channel models, (ii) signal-to-noise ratio (SNR) regions, and (iii) number of measurements on the BCS channel estimation performance are investigated, and they are compared to the results of ℓ1-norm minimization based estimation, which is widely used for sparse channel estimation. Furthermore, a lower bound on mean-square error (MSE) is provided for the biased BCS estimator and it is compared with the MSE performance of implemented BCS estimator. Moreover, the computation efficiencies of BCS and ℓ1-norm minimization are investigated in terms of computation time by making use of the big-O notation. The study shows that BCS exhibits superior performance at higher SNR regions for adequate number of measurements and sparser channel models (e.g., CM-1 and CM-2). Furthermore, BCS is found to be computationally more efficient compared to ℓ1-norm minimization. Based on the results of this thesis, the BCS method or the ℓ1-norm minimization method can be preferred over the other one for different system implementation conditions.Yüksek LisansM.Sc

Detection, Synchronization, Channel Estimation and Capacity in UWB Sensor Networks using Compressed Sensing.

Conventional receivers in ultrawideband (UWB) communication system usually require high sampling rate and thus consume much power. With compressed sensing (CS), the sampling rate can potentially be reduced. In this thesis, the performance of CS used in a UWB receiver is evaluated. Using a compressed sensing approach, the receiver consists of a number of analog correlators that process the received signal by projecting the received signal using random (or pseudo random) vectors. Considering the practical implementation in the receiver, the orthogonal Hadamard vectors in the correlators are adopted. After projection, the matching pursuit or basis pursuit is used to obtain the channel estimate. The recovered channel templates are then correlated with received signal to detect the transmitted information bits. The bit error rate (BER) performance of systems with different number of pilots, projection vectors, and fingers in a rake receiver is also evaluated. Moreover, the performance of different receivers and the effect of the finite bit resolution on channel estimation is investigated. It is shown that the sampling rate can be reduced significantly with only a slight degradation in performance when a compressed projection matrix is used compared to when a conventional Nyquist sampling rate is applied. A second aspect of UWB investigated is channel measurement and corresponding channel capacity. The measurement data of a channel between the UWB antennas under the bridge across Telegraph Road in Michigan is used to calculate the channel capacity. The channel capacity calculated in this specific environment provides the knowledge of the fundamental limit of rate of transmission in this particular scenario. A third aspect of UWB communication considered involves the synchronization and detection of signal presence. An m-sequence is used to synchronize the signal. The corresponding BER performance is evaluated. It is observed that the BER performance of the proposed synchronization method is comparable to that of a system assumed to have perfect synchronization. Finally, the autocorrelation characteristic of the signal is exploited to detect the existence of the signal. The advantage of the method proposed is that the threshold to determine the existence of signals is independent of signal-to-noise ratio.PhDElectrical Engineering: SystemsUniversity of Michigan, Horace H. Rackham School of Graduate Studieshttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/108820/1/syuchen_1.pd

Experimental Investigation Of Ultrawideband Wireless Systems: Waveform Generation, Propagation Estimation, And Dispersion Compensation

Ultrawideband (UWB) is an emerging technology for the future high-speed wireless communication systems. Although this technology offers several unique advantages like robustness to fading, large channel capacity and strong anti-jamming ability, there are a number of practical challenges which are topics of current research. One key challenge is the increased multipath dispersion which results because of the fine temporal resolution. The received response consists of different components, which have certain delays and attenuations due to the paths they took in their propagation from the transmitter to the receiver. Although such challenges have been investigated to some extent, they have not been fully explored in connection with sophisticated transmit beamforming techniques in realistic multipath environments. The work presented here spans three main aspects of UWB systems including waveform generation, propagation estimation, and dispersion compensation. We assess the accuracy of the measured impulse responses extracted from the spread spectrum channel sounding over a frequency band spanning 2-12 GHz. Based on the measured responses, different transmit beamforming techniques are investigated to achieve high-speed data transmission in rich multipath channels. We extend our work to multiple antenna systems and implement the first experimental test-bed to investigate practical challenges such as imperfect channel estimation or coherency between the multiple transmitters over the full UWB band. Finally, we introduce a new microwave photonic arbitrary waveform generation technique to demonstrate the first optical-wireless transmitter system for both characterizing channel dispersion and generating predistorted waveforms to achieve spatio-temporal focusing through the multipath channels

Real-time signal detection and classification algorithms for body-centered systems

El principal motivo por el cual los sistemas de comunicación en el entrono corporal se desean con el objetivo de poder obtener y procesar señales biométricas para monitorizar e incluso tratar una condición médica sea ésta causada por una enfermedad o el rendimiento de un atleta. Dado que la base de estos sistemas está en la sensorización y el procesado, los algoritmos de procesado de señal son una parte fundamental de los mismos. Esta tesis se centra en los algoritmos de tratamiento de señales en tiempo real que se utilizan tanto para monitorizar los parámetros como para obtener la información que resulta relevante de las señales obtenidas. En la primera parte se introduce los tipos de señales y sensores en los sistemas en el entrono corporal. A continuación se desarrollan dos aplicaciones concretas de los sistemas en el entorno corporal así como los algoritmos que en las mismas se utilizan. La primera aplicación es el control de glucosa en sangre en pacientes con diabetes. En esta parte se desarrolla un método de detección mediante clasificación de patronones de medidas erróneas obtenidas con el monitor contínuo comercial "Minimed CGMS". La segunda aplicacióin consiste en la monitorizacióni de señales neuronales. Descubrimientos recientes en este campo han demostrado enormes posibilidades terapéuticas (por ejemplo, pacientes con parálisis total que son capaces de comunicarse con el entrono gracias a la monitorizacióin e interpretación de señales provenientes de sus neuronas) y también de entretenimiento. En este trabajo, se han desarrollado algoritmos de detección, clasificación y compresión de impulsos neuronales y dichos algoritmos han sido evaluados junto con técnicas de transmisión inalámbricas que posibiliten una monitorización sin cables. Por último, se dedica un capítulo a la transmisión inalámbrica de señales en los sistemas en el entorno corporal. En esta parte se estudia las condiciones del canal que presenta el entorno corporal para la transmisión de sTraver Sebastiá, L. (2012). Real-time signal detection and classification algorithms for body-centered systems [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/16188Palanci

NON-CONTACT TECHNIQUES FOR HUMAN VITAL SIGN DETECTION AND GAIT ANALYSIS

Human vital signs including respiratory rate, heart rate, oxygen saturation, blood pressure, and body temperature are important physiological parameters that are used to track and monitor human health condition. Another important biological parameter of human health is human gait. Human vital sign detection and gait investigations have been attracted many scientists and practitioners in various fields such as sport medicine, geriatric medicine, bio-mechanic and bio-medical engineering and has many biological and medical applications such as diagnosis of health issues and abnormalities, elderly care and health monitoring, athlete performance analysis, and treatment of joint problems. Thoroughly tracking and understanding the normal motion of human limb joints can help to accurately monitor human subjects or patients over time to provide early flags of possible complications in order to aid in a proper diagnosis and development of future comprehensive treatment plans. With the spread of COVID-19 around the world, it has been getting more important than ever to employ technology that enables us to detect human vital signs in a non-contact way and helps protect both patients and healthcare providers from potentially life-threatening viruses, and have the potential to also provide a convenient way to monitor people health condition, remotely. A popular technique to extract biological parameters from a distance is to use cameras. Radar systems are another attractive solution for non-contact human vital signs monitoring and gait investigation that track and monitor these biological parameters without invading people privacy. The goal of this research is to develop non-contact methods that is capable of extracting human vital sign parameters and gait features accurately. To do that, in this work, optical systems including cameras and proper filters have been developed to extract human respiratory rate, heart rate, and oxygen saturation. Feasibility of blood pressure extraction using the developed optical technique has been investigated, too. Moreover, a wideband and low-cost radar system has been implemented to detect single or multiple human subject’s respiration and heart rate in dark or from behind the wall. The performance of the implemented radar system has been enhanced and it has been utilized for non-contact human gait analysis. Along with the hardware, advanced signal processing schemes have been enhanced and applied to the data collected using the aforementioned radar system. The data processing algorithms have been extended for multi-subject scenarios with high accuracy for both human vital sign detection and gait analysis. In addition, different configurations of this and high-performance radar system including mono-static and MIMO have been designed and implemented with great success. Many sets of exhaustive experiments have been conducted using different human subjects and various situations and accurate reference sensors have been used to validate the performance of the developed systems and algorithms

Lightweight Information Security Methods for Indoor Wireless Body Area Networks: from Channel Modeling to Secret Key Extraction

A group of wirelessly communicating sensors that are placed inside, on or around a human body constitute a Wireless Body Area Network (WBAN). Continuous monitoring of vital signs through WBANs have a potential to revolutionize current health care services by reducing the cost, improving accessibility, and facilitating medical diagnosis. However, sensitive nature of personal health data requires WBANs to integrate appropriate security methods and practices. As limited hardware resources make conventional security measures inadequate in a WBAN context, this work is focused on alternative techniques based on Wireless Physical Layer Security (WPLS). More specifically, we introduce a symbiosis of WPLS and Compressed Sensing to achieve security at the time of sampling. We successfully show how the proposed framework can be applied to electrocardiography data saving significant computational and memory resources. In the scenario when a WBAN Access Point can make use of diversity methods in the form of Switch-and-Stay Combining, we demonstrate that output Signal-to-Noise Ratio (SNR) and WPLS key extraction rate are optimized at different switching thresholds. Thus, the highest key rate may result in significant loss of output SNR. In addition, we also show that the past WBAN off-body channel models are insufficient when the user exhibits dynamic behavior. We propose a novel Rician based off-body channel model that can naturally reflect body motion by randomizing Rician factor K and considering small and large scale fading to be related. Another part of our investigation provides implications of user\u27s dynamic behavior on shared secret generation. In particular, we reveal that body shadowing causes negative correlation of the channel exposing legitimate participants to a security threat. This threat is analyzed from a qualitative and quantitative perspective of a practical secret key extraction algorithm

Super-resolved localisation in multipath environments

In the last few decades, the localisation problems have been studied extensively. There are still some open issues that remain unresolved. One of the key issues is the efficiency and preciseness of the localisation in presence of non-line-of-sight (NLoS) path. Nevertheless, the NLoS path has a high occurrence in multipath environments, but NLoS bias is viewed as a main factor to severely degrade the localisation performance. The NLoS bias would often result in extra propagation delay and angular bias. Numerous localisation methods have been proposed to deal with NLoS bias in various propagation environments, but they are tailored to some specif ic scenarios due to different prior knowledge requirements, accuracies, computational complexities, and assumptions. To super-resolve the location of mobile device (MD) without prior knowledge, we address the localisation problem by super-resolution technique due to its favourable features, such as working on continuous parameter space, reducing computational cost and good extensibility. Besides the NLoS bias, we consider an extra array directional error which implies the deviation in the orientation of the array placement. The proposed method is able to estimate the locations of MDs and self-calibrate the array directional errors simultaneously. To achieve joint localisation, we directly map MD locations and array directional error to received signals. Then the group sparsity based optimisation is proposed to exploit the geometric consistency that received paths are originating from common MDs. Note that the super-resolution framework cannot be directly applied to our localisation problems. Because the proposed objective function cannot be efficiently solved by semi-definite programming. Typical strategies focus on reducing adverse effect due to the NLoS bias by separating line-of-sight (LoS)/NLoS path or mitigating NLoS effect. The LoS path is well studied for localisation and multiple methods have been proposed in the literature. However, the number of LoS paths are typically limited and the effect of NLoS bias may not always be reduced completely. As a long-standing issue, the suitable solution of using NLoS path is still an open topic for research. Instead of dealing with NLoS bias, we present a novel localisation method that exploits both LoS and NLoS paths in the same manner. The unique feature is avoiding hard decisions on separating LoS and NLoS paths and hence relevant possible error. A grid-free sparse inverse problem is formulated for localisation which avoids error propagation between multiple stages, handles multipath in a unified way, and guarantees a global convergence. Extensive localisation experiments on different propagation environments and localisation systems are presented to illustrate the high performance of the proposed algorithm compared with theoretical analysis. In one of the case studies, single antenna access points (APs) can locate a single antenna MD even when all paths between them are NLoS, which according to the authors’ knowledge is the first time in the literature.Open Acces