| 基于稀疏贝叶斯学习的网格自适应多源定位 |
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| 引用本文： | 游康勇, 杨立山, 刘玥良, 郭文彬, 王文博. 基于稀疏贝叶斯学习的网格自适应多源定位[J]. 电子与信息学报, 2018, 40(9): 2150-2157. doi: 10.11999/JEIT171238 |
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| 作者姓名： | 游康勇 杨立山 刘玥良 郭文彬 王文博 |
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| 作者单位： | 1.北京邮电大学信息与通信工程学院 北京 100876;;2.通信网信息传输与分发技术重点实验室 石家庄 050000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61271181, 61571054),通信网信息传输与分发技术重点实验室基金 |
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| 摘 要： | 
多源定位是信号处理中的重要问题。该文针对目标偏离初始网格点引起的基不匹配问题,构建具有Laplace先验的稀疏贝叶斯学习框架,提出基于稀疏贝叶斯学习的网格自适应多源定位算法AGMTL。本质上,AGMTL实现了稀疏信号重建和网格自适应定位字典的学习。仿真结果表明,AGMTL通过网格自适应调整,在定位误差,估计可靠性,抗噪性能上均远远优于传统的压缩感知定位算法。
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| 关 键 词： | 多源定位 压缩感知 网格自适应模型 稀疏贝叶斯学习 Laplace先验 |
| 收稿时间： | 2017-12-28 |
| 修稿时间： | 2018-05-23 |
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