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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。
自适应环境变化的RSS室内定位方法
【摘 要】
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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。
【机 构】
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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,南京师范大学江苏省光电技术重点实验室,民政部减灾和应急工程重点实验室
【出 处】
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通信学报
【发表日期】
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2014年10期
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