基于链路选择学习算法的无设备目标定位

• 作者: 唐万春 柯炜 王彦力 金杰 陆俊
• 来源期刊: 电波科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 无线传感网络 无设备目标定位 压缩感知 字典学习
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 583-590
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 4461字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13443/j.cjors.201710170

摘要

针对压缩感知框架下无设备目标定位(device-free localization,DFL)的字典失配问题,提出一种基于链路选择学习(link selection learning,LSL)算法的DFL方式.由于传统基于阴影模型的字典无法准确表达接收信号强度(received signal strength,RSS)变化与目标位置间的对应关系,本文算法首先在训练阶段通过字典学习的方式更新初始字典;同时该算法在更新字典的过程中,仅选取置信区域中的链路参与计算,这样既加速了字典学习过程,提高了算法实时性,又滤除了野值链路的影响.室内外实验结果表明,该方法可以有效地消除现有基于阴影模型字典所带来的模型误差,提高定位精度,同时具有运算速度快的优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柯炜	南京师范大学物理科学与技术学院	31	239	7.0	14.0
3	唐万春	南京师范大学物理科学与技术学院	17	21	2.0	3.0
5	王彦力	南京师范大学物理科学与技术学院	14	57	5.0	7.0
6	金杰	南京师范大学物理科学与技术学院	2	0	0.0	0.0
11	陆俊	南京师范大学物理科学与技术学院	1	0	0.0	0.0