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基于变分贝叶斯推理的多目标无源定位算法
被引量：
4
1
作者
余东平
何谢
+2 位作者
齐扬阳
赖荣煊
袁健
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2018年第2期48-53,59,共7页
为提高多目标无源定位的精度和鲁棒性,文中提出了一种基于变分贝叶斯推理的多目标无源定位算法。该算法首先建立分层的混合高斯先验模型以诱导目标位置向量的稀疏性;然后,利用变分贝叶斯推理的方法估计该先验模型中隐藏变量的后验分布;...
为提高多目标无源定位的精度和鲁棒性,文中提出了一种基于变分贝叶斯推理的多目标无源定位算法。该算法首先建立分层的混合高斯先验模型以诱导目标位置向量的稀疏性;然后,利用变分贝叶斯推理的方法估计该先验模型中隐藏变量的后验分布;最后,根据目标位置向量的后验分布估计目标的位置。仿真结果表明,该算法较传统的基于压缩感知的多目标无源定位算法具有更高的定位精度以及更好的鲁棒性。
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关键词
无线传感器网络
多目标无源定位
压缩感知
变分贝叶斯推理
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题名
基于变分贝叶斯推理的多目标无源定位算法
被引量：
4
1
作者
余东平
何谢
齐扬阳
赖荣煊
袁健
机构
陆军工程大学通信工程学院
中国人民解放军
中国人民解放军
国防信息学院
出处
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2018年第2期48-53,59,共7页
基金
国家自然科学基金(61571463,61371124,61472445)资助项目
文摘
为提高多目标无源定位的精度和鲁棒性,文中提出了一种基于变分贝叶斯推理的多目标无源定位算法。该算法首先建立分层的混合高斯先验模型以诱导目标位置向量的稀疏性;然后,利用变分贝叶斯推理的方法估计该先验模型中隐藏变量的后验分布;最后,根据目标位置向量的后验分布估计目标的位置。仿真结果表明,该算法较传统的基于压缩感知的多目标无源定位算法具有更高的定位精度以及更好的鲁棒性。
关键词
无线传感器网络
多目标无源定位
压缩感知
变分贝叶斯推理
Keywords
wireless sensor networks
multi-target device-fi＇ee localiz
ation
compressive sensing（CS）
vari- ational bayesian inference
分类号
TN919 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于变分贝叶斯推理的多目标无源定位算法
余东平
何谢
齐扬阳
赖荣煊
袁健
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2018
4
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