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基于快速正交匹配追踪的无线传感网中目标定位算法
被引量：
5
1
作者
李晓强
陈建峰
+2 位作者
张蓉蓉
温洋
谭伟杰
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期31-39,共9页
高效准确的多目标定位是无线传感器网的基本任务之一。传统基于贪婪类的稀疏表示方法在多目标定位中计算效率不高。针对该问题,提出一种基于QR分解的快速正交匹配追踪的多目标定位算法。该算法对无线传感器覆盖区域进行网格划分来设计...
高效准确的多目标定位是无线传感器网的基本任务之一。传统基于贪婪类的稀疏表示方法在多目标定位中计算效率不高。针对该问题,提出一种基于QR分解的快速正交匹配追踪的多目标定位算法。该算法对无线传感器覆盖区域进行网格划分来设计过完备字典,从而将多目标定位问题转化为稀疏信号恢复问题。该方法利用了传感器接收目标信号强度的稀疏特性,然后使用快速正交匹配追踪来恢复测量值,进而通过稀疏性来定位目标。通过列满秩矩阵的QR分解思想,利用递归形式来对子字典矩阵求逆,避免了传统方法中对该矩阵的直接求逆,使得运算量大为降低。仿真结果表明,与传统的正交匹配追踪压缩感知重构方法相比,该方法不损失定位精度,提高了运算效率。
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关键词
无线传感网
接收信号强度
快速正交匹配追踪
列满秩矩阵QR分解
目标定位
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职称材料
多量测向量模型下基于贝叶斯检验的快速OMP算法研究
被引量：
1
2
作者
李少东
陈文峰
+1 位作者
杨军
马晓岩
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第7期1731-1737,共7页
目前多量测向量(Multiple Measurement Vectors,MMV)模型的稀疏重构算法存在两个问题:计算复杂度高和当重构的支撑集存在冗余时无法有效剔除。为同时提高MMV模型的重构效率和重构精度,该文提出一种MMV模型下基于贝叶斯检验的快速正交匹...
目前多量测向量(Multiple Measurement Vectors,MMV)模型的稀疏重构算法存在两个问题:计算复杂度高和当重构的支撑集存在冗余时无法有效剔除。为同时提高MMV模型的重构效率和重构精度,该文提出一种MMV模型下基于贝叶斯检验的快速正交匹配追踪(Fast Orthogonal Matching Pursuit based on Bayesian Testing,FOMP-BT)算法。首先,通过新原子组选和warm start求逆的思想来减少算法总的迭代次数以及每次迭代的运算量,以提高算法的重构效率;其次,利用贝叶斯检验的思想剔除冗余支撑集以提高重构精度;最后对所研究的算法从参数选择以及计算复杂度等方面进行了理论分析。仿真结果表明,所提算法具有重构精度高、速度快以及对噪声有较好的鲁棒性等优势。
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关键词
多量测向量模型
快速正交匹配追踪
算法
迭代次数
贝叶斯检验
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职称材料
题名
基于快速正交匹配追踪的无线传感网中目标定位算法
被引量：
5
1
作者
李晓强
陈建峰
张蓉蓉
温洋
谭伟杰
机构
西北工业大学航海学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期31-39,共9页
基金
国家自然科学基金-浙江大学联合基金(U1609204)资助
文摘
高效准确的多目标定位是无线传感器网的基本任务之一。传统基于贪婪类的稀疏表示方法在多目标定位中计算效率不高。针对该问题,提出一种基于QR分解的快速正交匹配追踪的多目标定位算法。该算法对无线传感器覆盖区域进行网格划分来设计过完备字典,从而将多目标定位问题转化为稀疏信号恢复问题。该方法利用了传感器接收目标信号强度的稀疏特性,然后使用快速正交匹配追踪来恢复测量值,进而通过稀疏性来定位目标。通过列满秩矩阵的QR分解思想,利用递归形式来对子字典矩阵求逆,避免了传统方法中对该矩阵的直接求逆,使得运算量大为降低。仿真结果表明,与传统的正交匹配追踪压缩感知重构方法相比,该方法不损失定位精度,提高了运算效率。
关键词
无线传感网
接收信号强度
快速正交匹配追踪
列满秩矩阵QR分解
目标定位
Keywords
wireless sensor networks
received signal strength
fast orthogonal matching pursuit
column full rank matrix QR decomposition
target localization
分类号
TG156 [金属学及工艺—热处理]
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职称材料
题名
多量测向量模型下基于贝叶斯检验的快速OMP算法研究
被引量：
1
2
作者
李少东
陈文峰
杨军
马晓岩
机构
空军预警学院三系
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第7期1731-1737,共7页
文摘
目前多量测向量(Multiple Measurement Vectors,MMV)模型的稀疏重构算法存在两个问题:计算复杂度高和当重构的支撑集存在冗余时无法有效剔除。为同时提高MMV模型的重构效率和重构精度,该文提出一种MMV模型下基于贝叶斯检验的快速正交匹配追踪(Fast Orthogonal Matching Pursuit based on Bayesian Testing,FOMP-BT)算法。首先,通过新原子组选和warm start求逆的思想来减少算法总的迭代次数以及每次迭代的运算量,以提高算法的重构效率;其次,利用贝叶斯检验的思想剔除冗余支撑集以提高重构精度;最后对所研究的算法从参数选择以及计算复杂度等方面进行了理论分析。仿真结果表明,所提算法具有重构精度高、速度快以及对噪声有较好的鲁棒性等优势。
关键词
多量测向量模型
快速正交匹配追踪
算法
迭代次数
贝叶斯检验
Keywords
Multiple measurement vectors model
Fast Orthogonal Matching Pursuit（FOMP） algorithm
Number of iterations
Bayesian test
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于快速正交匹配追踪的无线传感网中目标定位算法
李晓强
陈建峰
张蓉蓉
温洋
谭伟杰
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
5
在线阅读
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职称材料
2
多量测向量模型下基于贝叶斯检验的快速OMP算法研究
李少东
陈文峰
杨军
马晓岩
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
1
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职称材料
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