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摘要
复杂电磁环境下分布式传感器的数目和数据采集的时间非常有限，严重影响了电磁频谱环境地图的重构精度。本文提出了一种面向频谱地图重构的传感器布局和优化方法。该方法基于压缩感知理论，根据感知矩阵相关性越小、重构精度越高的原则，通过梯度下降法进行优化，获得最佳测量矩阵的表达式。此外，设计了一种基于贪婪匹配的位置优化算法进行传感器位置选择，以解决最佳测量矩阵无法直接映射到传感器位置的问题。针对校园场景的频谱环境地图数据进行了仿真验证和性能评估，结果表明，在5%～60%稀疏采样条件下，本文所提传感器布局方案的重构性能优于其他布局方案，平均绝对误差提升了约20%～50%，可以用于辅助真实环境下频谱数据的高效采集和频谱地图的精确构建。
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