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摘要:
在综合静态无线射频层析成像(Radio tomographic imaging, RTI)算法基础上,给出了一种可行且有效的实现无线传感器节点在空旷环境和障碍物条件下无线信号衰减原理障碍物监控的方法,实现定位与追踪。利用阴影衰落模型建立接收信号强度测量值线性系统模型,并采用SPIN令牌环通信协议收集接收信号强度;创新性地引入最小角回归算法与最小绝对值收缩和选择因子算法(Least absolute shrinkage and selection operator, LASSO),提高了图像重建速度。即在吉洪诺夫正则化与l1正则化算法分析对比前提下,创新性引入改进的最小角回归(Least angle regression, LARS)重建模型与算法,保证重建效果与复杂LASSO算法相似的同时,将重建图像速度提高一个数量级。实测基于16平方米范围内的16个JENNIC 5139节点进行定位与追踪。实测结果与仿真相比虽稍有偏差,但近似符合。这充分表明:吉洪诺夫正则化与l1正则化适用于不同分辨率场景,且都可较好地反映障碍物状况。
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文献信息
篇名 阴影模型的正则化无设备重建与实时定位
来源期刊 自动化学报 学科
关键词 无线射频层析成像 重建算法 最小角回归算法 l1 最优化 吉洪诺夫正则化
年,卷(期) 2015,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1159-1165
页数 7页 分类号
字数 5876字 语种 中文
DOI 10.16383/j.aas.2015.c130441
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 卢继华 北京理工大学信息与电子学院 21 78 4.0 8.0
2 熊一枫 北京理工大学信息与电子学院 1 1 1.0 1.0
3 何梓珮 北京理工大学信息与电子学院 1 1 1.0 1.0
4 曹晨曦 北京理工大学信息与电子学院 1 1 1.0 1.0
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2019(1)
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研究主题发展历程
节点文献
无线射频层析成像
重建算法
最小角回归算法
l1 最优化
吉洪诺夫正则化
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
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
出版文献量(篇)
4124
总下载数(次)
26
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
论文1v1指导