基于改进的贝叶斯压缩感知的多目标定位算法

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室内精确定位技术是实现基于位置服务的关键环节。考虑到室内复杂的环境,本文通过引入混合高斯模型,对基于拉普拉斯先验分布的贝叶斯压缩感知的噪声模型进行修正,较好的实现了室内多目标的定位。它利用混合高斯模型取代原先的单个高斯正态分布模型来构造噪声分布,能更贴近实际情况。相关的仿真验证了在人员走动、室内温湿度变动等情况下,改进的基于拉普拉斯先验分布的贝叶斯压缩感知多目标定位算法具有更好的定位效果,且具有更好的抗噪声干扰能力。
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