本文關(guān)鍵詞： 室內(nèi)定位 字典學(xué)習(xí) 壓縮感知 加權(quán)l(xiāng)范數(shù)最小化　出處：《通信學(xué)報》2014年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：根據(jù)定位問題的天然稀疏性,提出一種基于兩步字典學(xué)習(xí)的定位方法,依據(jù)測量值動態(tài)調(diào)整字典,使稀疏模型能夠自適應(yīng)RSS的變化。同時提出一種改進的加權(quán)l(xiāng)1范數(shù)稀疏重構(gòu)算法,提高低信噪比情況下的重構(gòu)精度。實驗結(jié)果表明該方法可以在目標(biāo)數(shù)量未知的情況下實現(xiàn)多目標(biāo)定位,并具有較強的抗噪聲能力。
[Abstract]:According to the natural sparsity of the localization problem, a localization method based on two-step dictionary learning is proposed, and the dictionary is dynamically adjusted according to the measured values. The sparse model can adapt to the variation of RSS, and an improved weighted L 1 norm sparse reconstruction algorithm is proposed. The experimental results show that the proposed method can achieve multi-target localization with unknown number of targets and has a strong anti-noise capability.
【作者單位】： 南京信息工程大學(xué)江蘇省氣象探測與信息處理重點實驗室;南京師范大學(xué)江蘇省光電技術(shù)重點實驗室;民政部減災(zāi)和應(yīng)急工程重點實驗室;
【基金】：國家教育部博士點基金資助項目(20133207120007) 國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金資助項目(61405094) 江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科Ⅱ建設(shè)工程基金資助項目(“信息與通信工程”優(yōu)勢學(xué)科) 江蘇省高校自然科學(xué)研究面上基金資助項目(14KJB510018) 民政部減災(zāi)和應(yīng)急工程重點實驗室開放基金資助項目(LDRERE20120303) 氣象探測與信息處理重點實驗室開放基金資助項目(KDXS1301)~~
【分類號】：TN95

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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1 本報記者 馬靜t，

本文編號：1494151