自适应环境变化的RSS室内定位方法

作者：王婷婷; 柯炜; 孙超

来源：通信学报, 2015, 35(10): 210-217.

• 室内定位
• 字典学习
• 压缩感知
• 加权l1范数最小化

根据定位问题的天然稀疏性,提出一种基于两步字典学习的定位方法,依据测量值动态调整字典,使稀疏模型能够自适应RSS的变化。同时提出一种改进的加权l1范数稀疏重构算法,提高低信噪比情况下的重构精度。实验结果表明该方法可以在目标数量未知的情况下实现多目标定位,并具有较强的抗噪声能力。

• 单位
  南京信息工程大学; 民政部减灾和应急工程重点实验室; 南京师范大学