【摘 要】
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因传感器网络中定位问题具有的天然稀疏性,压缩感知理论被广泛应用于其中以减少数据采样量。然而,现有的基于压缩感知的定位技术往往需要目标的发射功率作为先验条件,这并不
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因传感器网络中定位问题具有的天然稀疏性,压缩感知理论被广泛应用于其中以减少数据采样量。然而,现有的基于压缩感知的定位技术往往需要目标的发射功率作为先验条件,这并不符合实际中目标完全未知的情况。基于此,提出了一种多目标定位和发射功率估计的方法,该方法将目标位置和功率信息建模成一个稀疏向量,从而将定位和功率估计问题转化为稀疏向量估计问题。该方法包括离线和在线两个阶段:离线阶段主要是部署一些射频发射器并测量接收信号强度值,从而构建感知矩阵;在线阶段中,通过部署少量传感器测量接收信号强度值,求解一个1范数最优化问题便可精确地重构出稀疏向量。仿真结果验证了该多目标定位和功率估计方法的有效性和鲁棒性。
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