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自适应环境变化的RSS室内定位方法

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摘要

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.

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来源
《通信学报》 |2014年第10期|210-217|共8页
作者
王婷婷; 柯炜; 孙超;
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作者单位

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,江苏南京210044;

南京师范大学江苏省光电技术重点实验室,江苏南京210023;

南京师范大学江苏省光电技术重点实验室,江苏南京210023;

民政部减灾和应急工程重点实验室,北京100124;

南京师范大学江苏省光电技术重点实验室,江苏南京210023;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类基础理论;
关键词
室内定位; 字典学习; 压缩感知; 加权l1范数最小化;

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