【摘 要】
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在无线传感网络WSNs(Wireless Sensor Networks)中,现存的基于压缩感知的目标定位算法是假定目标均落在预定网格,当不满足此假设时,将极大地降低了目标定位算法的性能。为此,
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(2014JK1160);河南省自然科学基金项目(2014sky007);河南省教育厅基金项目(2014jyjx209)
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在无线传感网络WSNs(Wireless Sensor Networks)中,现存的基于压缩感知的目标定位算法是假定目标均落在预定网格,当不满足此假设时,将极大地降低了目标定位算法的性能。为此,提出基于变分贝叶斯期望最大化的目标定位VBEM-TL(Variational Bayesian Expectation Maximization-based Target Localization)算法。VBEM-TL算法先利用一阶泰勒级数展开算法建立稀疏近似模型,然后将目标定位问题转化成稀疏恢复问题,再利用VBEM算法重构稀疏矢量。最后,依据重构的稀疏矢量估计目标位置。实验数据表明,提出的VBEM-TL算法能够有效地降低定位误差。
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