首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于贝叶斯压缩感知多目标定位算法
引用本文:吴哲夫,许丽敏,陈滨,覃亚丽. 基于贝叶斯压缩感知多目标定位算法[J]. 哈尔滨工程大学学报, 2014, 0(10): 1282-1287
作者姓名:吴哲夫  许丽敏  陈滨  覃亚丽
作者单位:1. 浙江工业大学 信息学院,浙江 杭州,310023
2. 浙江工业大学 艺术学院,浙江 杭州,310023
基金项目:浙江省自然科学基金资助项目( LY13F010011).
摘    要:针对室内多目标基于无线信号强度定位中的数据采集和精确度问题,引入基于贝叶斯压缩感知和拉普拉斯先验模型算法,从而满足在达到所需定位精确度的同时降低网络系统开销。所提出的方法是基于接收信号强度来感知位置变化,各移动设备上利用随机投影对接收到的信号强度进行压缩并传输,在采集中心通过基于拉普拉斯先验的贝叶斯压缩感知重构算法并结合最大似然函数法和迭代逼近法计算出各移动设备的位置。仿真结果表明了利用贝叶斯压缩感知重构算法实现室内多个移动设备的定位具有较高精确度,与orthogonal matching pursuit(OMP)重构算法相比较其定位精度至少提高了52.2%,与basis pursuit(BP)重构算法相比较至少提高了13.7%。

关 键 词:多目标定位  贝叶斯压缩感知  接收信号强度  传感网络

Bayesian compressive sensing algorithm for multiple target localization
WU Zhefu,XU Limin,CHEN Bin,QIN Yali. Bayesian compressive sensing algorithm for multiple target localization[J]. Journal of Harbin Engineering University, 2014, 0(10): 1282-1287
Authors:WU Zhefu  XU Limin  CHEN Bin  QIN Yali
Affiliation:WU Zhefu;XU Limin;CHEN Bin;QIN Yali;School of Information,Zhejiang University of Technology;School of Art,Zhejiang University of Technology;
Abstract:
Keywords:multiple target localization  Bayesian compressive sensing  RSS  sensor networks
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号