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题名基于RTI双重构的免携带设备目标无线定位
被引量：2
- 1
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作者
刘凯
方小俊
黄青华
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机构
上海大学通信与信息工程学院特种光纤与光接入网重点实验室
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2016年第1期31-36,共6页
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基金
国家自然科学基金(61501288
61571279)
上海市自然科学基金(15ZR1415500)资助课题
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文摘
免携带设备定位是利用目标对无线通信链路产生的阴影衰落来估计目标的位置。针对现有算法定位精度有限、计算复杂度高等问题,在无线层析成像(radio tomographic imaging,RTI)的基础上提出了基于双重构的定位算法。该算法利用正则化快速重构的特点,首先对目标进行初步的定位;其次将粗定位区域进行像素精确划分,同时利用链路选择法减少链路个数,降低算法复杂度;最后提出补空间稀疏度自适应匹配重构算法,将目标位置转化为稀疏信号重构问题,完成定位。实验仿真结果表明,与基于RTI的单重构定位算法相比,所提双重构算法能达到较好的定位精度,且实时性更高。
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关键词
免携带设备定位
正则化
压缩感知
双重构
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Keywords
device-free localization（DFL）
regularization
compressive sensing
bi-reconstruction
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于混合子空间去噪的免携带设备目标定位
被引量：1
- 2
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作者
刘凯
方小俊
张斌
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机构
特种光纤与光接入网重点实验室
湖北省高速公路联网收费中心
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出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2015年第6期1296-1301,共6页
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基金
国家自然科学基金(61501288)资助项目
上海市自然科学基金(15ZR1415500)资助项目
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文摘
免携带设备目标定位是利用目标人物对无线通信链路产生的阴影衰落来确定目标的位置,然而当环境发生变化时也会引起无线链路信号强度的变化,会影响定位精度。针对传统子空间去噪方法的不足,本文与指纹法相结合探讨了基于子空间分解的小波去噪方法。通过研究静态环境下的噪声特征,选取最大特征值作为信号分量的阈值,自适应地提取目标信号,有效地消除环境变化产生的影响。在线阶段通过计算实时接收信号强度和射频地图中数据信息之间的核距离进行匹配估计出目标的位置。最后通过实验对本文算法进行了仿真,结果表明本文提出的算法相比传统已有算法能达到更好的定位精度。
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关键词
免携带设备的目标定位
指纹法
子空间分解
混合去噪
核距离
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Keywords
device-free localization
fingerprint method
subspace decomposition
mixed denoising
kernel distance
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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