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摘要:
被动式目标轨迹测绘以其无需目标携带任何设备的优点吸引着许多应用,如野生动物监测、入侵安全监测等.针对现有基于被动式目标轨迹测绘方法,因频繁定位而导致计算开销大和大量观测数据导致通信能耗高的问题,文中提出基于压缩感知的被动式目标轨迹测绘(Compressive Sensing Based Device-Free Target TrajectoryDepiction,CSTD)算法,仅用少量观测数据一次性精确测绘出目标轨迹,减少了计算和通信开销,降低了能耗.文中的关键性发现及CSTD优点是:(1)轨迹上不同的位置及其估算具有时间独立性和空间统一性,可将不同位置映射到统一的物理空间一次性测绘出目标轨迹,避免传统方法频繁定位计算开销的问题;(2)目标轨迹与监测区域的空间位置相比具有稀疏性,利用压缩感知原理通过少量观测数据就能精确测绘出目标轨迹,降低了数据量和能耗.为适应实际应用中的大规模场景需求,该文给出了可扩展的CSTD算法模型,并提出了目标轨迹稀疏度未知(目标经过的位置数未知)下的稀疏恢复算法.部署了48个节点的8m×8m真实实验,结果表明在降低观测数据量的同时,CSTD较现有经典算法至少提高了63%的轨迹测绘精度.
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文献信息
篇名 基于压缩感知的被动式移动目标轨迹测绘
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 被动式跟踪(定位) 压缩感知 数据量 物联网
年,卷(期) 2015,(12) 所属期刊栏目 普适计算与人机交互
研究方向 页码范围 2361-2374
页数 14页 分类号 TP393
字数 13970字 语种 中文
DOI 10.11897/SP.J.1016.2015.02361
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 房鼎益 西北大学信息科学与技术学院 124 1289 16.0 31.0
2 陈晓江 西北大学信息科学与技术学院 65 696 13.0 25.0
3 聂卫科 西北大学信息科学与技术学院 14 68 4.0 8.0
4 邢天璋 西北大学信息科学与技术学院 12 36 4.0 5.0
5 王举 西北大学信息科学与技术学院 6 42 4.0 6.0
6 常俪琼 西北大学信息科学与技术学院 4 28 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
被动式跟踪(定位)
压缩感知
数据量
物联网
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导