自适应环境变化的RSS室内定位方法

被引：10

作者：

王婷婷 ^{[1
,2
]}

柯炜 ^{[2
,3
]}

孙超 ^{[2
]}

机构：

[1] 南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室

[2] 南京师范大学江苏省光电技术重点实验室

[3] 民政部减灾和应急工程重点实验室

来源：

关键词：

室内定位; 字典学习; 压缩感知; 加权l1范数最小化;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN95 [雷达];

学科分类号：

080904 ; 0810 ; 081001 ; 081002 ; 081105 ; 0825 ;

摘要：

根据定位问题的天然稀疏性,提出一种基于两步字典学习的定位方法,依据测量值动态调整字典,使稀疏模型能够自适应RSS的变化。同时提出一种改进的加权l1范数稀疏重构算法,提高低信噪比情况下的重构精度。实验结果表明该方法可以在目标数量未知的情况下实现多目标定位,并具有较强的抗噪声能力。

引用

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