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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

发布时间:2021-06-13 18:08
  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。 

【文章来源】:西北工业大学学报. 2020,38(01)北大核心EICSCD

【文章页数】:9 页

【部分图文】:

基于快速正交匹配追踪的无线传感网中目标定位算法


无线传感器网定位模型

关系图,性能,算法,系数


图2给出了在无噪情况下,常规正交匹配追踪方法、基于矩阵逆定理的正交匹配追踪方法以及基于QR分解的正交匹配追踪方法在无噪情况下的表示系数以及位置估计结果。图2a)中给出了稀疏表示系数与格点序号之间的关系。由第1节中稀疏表示模型知,当第k个目标落在第i个网格点上时,则表示wi=ak=a0,仿真时设定功率为100 mW=0.1 W,因此目标所在网格的表示系数为0.1,没有目标的格点对应的表示系数为0。仿真时格点间距设定为10 m,在100 m×100 m区域分成100个格子,格点数就为11×11为121个。图2b)中给出了真实位置与仿真位置关系图。从图中可以看出,在无噪情况下基于QR分解的快速OMP与其他OMP算法有相同的表示系数与定位精度,非零表示系数个数与目标个数相同,对目标信号重构性能也比较理想。3.2 传感器个数对于定位性能和计算效率的影响

传感器,精度,算法,定位精度


图3表明,基于QR分解的OMP算法与其他2种OMP算法相比定位精度不相上下,在目标个数不变的情况下,3种方法定位精度都随传感器数量的增加而定位误差变小。由图4可知,在计算性能方面,随着传感器数目的增加计算时间越来越长,其中常规OMP算法最耗时,基于矩阵求逆引理OMP算法次之,推荐的算法性能最优。图4 传感器个数与计算时间的关系

【参考文献】:
期刊论文
[1]MATCHING PURSUITS AMONG SHIFTED CAUCHY KERNELS IN HIGHER-DIMENSIONAL SPACES[J]. 钱涛,王晋勋,杨燕.  Acta Mathematica Scientia. 2014(03)



本文编号:3228050

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