无线传感器网络下基于压缩感知的多目标分层贪婪匹配定位

摘要：

针对基于压缩感知(Compressive sensing,CS)的多目标定位问题,通过分析多目标场景中的隐含结构信息,本文提出一种层级的贪婪匹配追踪定位算法.该算法首先获得多目标在网格化空间中的可能位置作为全局估计层,然后利用该全局估计信息作为稀疏恢复层的输入信息,在网格化空间中重构多目标位置矢量.本文证明了文献中广泛采用的基于正交化的预处理方式实质上降低了信噪比(Signal to noise ratio,SNR),从而降低了定位性能.本文通过全局估计,预先排除了不可能的位置,等效于从观测子空间中分离出信号子空间,从而降低了观测噪声的影响.通过理论分析与计算机仿真,表明所提算法具有线性复杂度且在相同信噪比下具有更高的定位正确率和定位精度.

关键词：多目标定位、无线传感器网络、压缩感知、贪婪算法、层级算法

所属期刊栏目：45

资助基金：国家自然科学基金61271181;通信网信息传输与分发技术重点实验室基金

在线出版日期：2019-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：480-489