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压缩感知多目标无源定位中的字典适配方法

余东平 郭艳 李宁 杨思星 宋晓祥

引用本文: 余东平, 郭艳, 李宁, 杨思星, 宋晓祥. 压缩感知多目标无源定位中的字典适配方法[J]. 电子与信息学报, 2019, 41(4): 865-871. doi: 10.11999/JEIT180531 shu
Citation:  Dongping YU, Yan GUO, Ning LI, Sixing YANG, Xiaoxiang SONG. Dictionary Refinement Method for Compressive Sensing Based Multi-target Device-free Localization[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2019, 41(4): 865-871. doi: 10.11999/JEIT180531 shu

压缩感知多目标无源定位中的字典适配方法

    作者简介: 余东平: 男,1989年生,博士生,研究方向为信号处理、无线传感器网络定位;
    郭艳: 女,1971年生,教授,博士生导师,研究方向为信号处理、压缩感知以及波束形成;
    李宁: 男,1967年生,副教授,研究方向为认知无线电、自组织网;
    杨思星: 女,1992年生,博士生,研究方向为信号处理、无源目标定位;
    通讯作者: 郭艳,guoyan_1029@sina.com
  • 基金项目: 国家自然科学基金(61871400, 61571463),江苏省自然科学基金(BK20171401)

摘要: 该文针对压缩感知多目标无源定位在无线定位环境中的字典失配问题,提出基于变分期望最大化算法的字典适配方法。该方法首先根据鞍面模型建立无源字典,并将与定位环境相关的字典参数作为可调参数。然后,为目标位置向量建立两层的混合高斯先验模型以诱导其稀疏性。最后,利用变分期望最大化算法估计隐藏变量的后验分布以及优化字典环境参数,实现多目标位置估计和字典适配。仿真结果表明,相较于传统的压缩感知多目标无源定位方法,在变化的无线定位环境下,所提定位方法的性能优势尤为明显。

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文章相关
  • 通讯作者:  郭艳, guoyan_1029@sina.com
  • 收稿日期:  2018-05-30
  • 录用日期:  2018-11-06
  • 网络出版日期:  2018-11-16
  • 刊出日期:  2019-04-01
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
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    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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