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综合馆
基于压缩感知的两阶段多目标定位算法
  • 摘要

    针对传感器网络中基于接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)的多目标定位具有天然稀疏性的问题,提出了基于压缩感知的两阶段多目标定位算法,该算法将基于网格的多目标定位问题分解为粗定位和细定位两个阶段.粗定位阶段,根据序贯压缩感知原理确定最优观测次数,然后利用l p最优化问题重构出目标所在的初始候选网格;细定位阶段,由四分法不断划分候选网格,根据最小残差原则估计目标在候选网格中的确切位置.仿真结果表明,相较于传统的基于l 1最优化的多目标定位算法,基于压缩感知的两阶段多目标定位算法在目标个数未知的场景下具有更优的定位性能,且明显减少了定位时间.

  • 作者

    李秀琴  王天荆  白光伟  沈航  LI Xiu-qin  WANG Tian-jing  BAI Guang-wei  SHEN Hang 

  • 作者单位

    南京工业大学计算机科学与技术学院 南京 211816

  • 刊期

    2019年5期 ISTIC PKU

  • 关键词

    无线传感器网络  多目标定位  压缩感知  序贯压缩感知  稀疏重构 

3.231.220.139