【摘 要】
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基于压缩感知的无源目标定位算法利用目标对无线链路的链路遮挡和阴影效应对其位置进行估计，将目标定位问题转化为信号的稀疏重构问题，可以实现低成本定位，但该算法定位误差较大，且抗干扰性差。针对这一问题，提出了结合K-均值聚类算法的无源目标定位技术，以基于变分贝叶斯推理的重构算法为基础多次定位，然后以此作为数据集，并结合网格修剪机制进行聚类操作。仿真结果表明，所提方法有效提高了定位精度，有较强的鲁棒性。
【基金项目】
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国家自然科学基金（61871400）； 江苏省自然科学基金（BK20211227）～～；
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基于压缩感知的无源目标定位算法利用目标对无线链路的链路遮挡和阴影效应对其位置进行估计，将目标定位问题转化为信号的稀疏重构问题，可以实现低成本定位，但该算法定位误差较大，且抗干扰性差。针对这一问题，提出了结合K-均值聚类算法的无源目标定位技术，以基于变分贝叶斯推理的重构算法为基础多次定位，然后以此作为数据集，并结合网格修剪机制进行聚类操作。仿真结果表明，所提方法有效提高了定位精度，有较强的鲁棒性。
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