【摘 要】
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作为第五代移动通信（5th Generation Mobile Communication,5G）的重要技术,设备到设备（Device-to-Device,D2D）可以在不依赖基站的情况下实现终端之间的通信,这为设备间的协作定位创造了便利条件。D2D技术具备超高的数据传输速率、超大规模的设备接入能力和极低的网络时延。因此,D2D技术在物联网（Internet of Things,IoT）、应急通信
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作为第五代移动通信（5th Generation Mobile Communication,5G）的重要技术,设备到设备（Device-to-Device,D2D）可以在不依赖基站的情况下实现终端之间的通信,这为设备间的协作定位创造了便利条件。D2D技术具备超高的数据传输速率、超大规模的设备接入能力和极低的网络时延。因此,D2D技术在物联网（Internet of Things,IoT）、应急通信、交通出行等领域的应用前景非常广阔。然而,D2D通信所采用的信号频率高、绕射能力差,信号的非视距（Non Line of Sight,NLoS）传播会导致设备间的测距信息十分稀疏,此时传统的定位方法将无法满足所有设备的定位需求。基于此,本文将稀疏测距分为测距信息较少和测距信息缺失两种情况,并分别提出了基于欧式距离矩阵补全的D2D定位方法和基于岭回归极限学习机的D2D定位方法,其主要内容如下:在基于欧式距离矩阵补全的D2D定位方法中,首先,介绍了基于增广拉格朗日乘子法的奇异值阈值（Augmented Lagrange Multiplier Method-based Singular Value Thresholding,ALMM-SVT）算法,并应用ALMM-SVT对缺失的欧氏距离矩阵进行补全;其次,基于多维尺度变换对恢复出的欧式距离矩阵进行降维,获取所有节点的相对位置;再次,利用普氏分析法对锚节点（Anchor Node,AN）的相对位置和绝对位置进行分析,获得位置转换关系。最后,根据位置转换关系计算未知节点（Unknown Node,UN）的绝对位置。在基于岭回归极限学习机的D2D定位方法中,首先,根据节点间的跳数信息和参考节点（Reference Node,RN）的位置坐标构建初始跳数位置指纹数据库;其次,基于模糊粗糙理论评估每个AN的重要性,对冗余的AN进行筛除,获取精简的跳数位置指纹数据库;再次,基于岭回归极限学习机构建节点间的定位模型;最后,利用定位模型实现UN位置的估计。实验结果表明,在稀疏测距条件下,论文提出的D2D定位方法与其他现有定位方法相比不仅具有更高的定位精度,还表现出了更强的鲁棒性。
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