本文選題：免攜帶設備目標定位(DFL)　切入點：壓縮感知　出處：《電子與信息學報》2014年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：免攜帶設備的目標定位(DFL)不需要目標攜帶任何設備就能獲取位置信息,針對現(xiàn)有算法在多目標定位中存在的因射頻信號時變特性引起的問題,該文結(jié)合指紋法,提出了基于壓縮感知的免攜帶設備雙目標定位算法。該算法采用中心概率覆蓋模型建立單目標射頻地圖到雙目標射頻地圖的映射關(guān)系,解決指紋法由于目標數(shù)的增加引起的離線訓練量驟增的問題。并采用K-means聚類方法對雙目標射頻地圖進行分類,通過類匹配縮小定位區(qū)域的范圍,降低定位算法的復雜度。最后利用壓縮感知的方法,將定位問題轉(zhuǎn)化成稀疏信號的重構(gòu)問題,提高了定位精度。實驗結(jié)果表明,與基于無線層析成像的壓縮感知定位算法相比,該算法能達到較高的定位精度,且實時性更高。
[Abstract]:In order to solve the problem of time-varying radio-frequency signal in multi-target location, the location information can be obtained by DFL without any equipment. This paper combines fingerprint method with fingerprint method. In this paper, a novel localization algorithm based on compression sensing is proposed, in which the central probabilistic coverage model is used to establish the mapping relationship between a single object radio frequency map and a dual target radio frequency map. In order to solve the problem of sharp increase of off-line training caused by the increase of target number in fingerprint method, K-means clustering method is used to classify the radio-frequency map of two targets, and the range of location area is reduced by class matching. Finally, the localization problem is transformed into the problem of sparse signal reconstruction, which improves the localization accuracy. The experimental results show that compared with the compressed sensing algorithm based on wireless tomography, the localization problem is more accurate than the compression sensing algorithm based on wireless tomography. The algorithm can achieve higher positioning accuracy and higher real-time performance.
【作者單位】： 上海大學通信與信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61001160) 上海市教委創(chuàng)新基金一般項目(11YZ14)資助課題
【分類號】：TN911.7

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