作者：余东平; 郭艳; 李宁; 刘杰; 杨思星无源被动定位压缩感知多测量向量稀疏贝叶斯学习
摘要：无源被动定位是入侵者检测、环境监测以及智能交通等应用的关键问题之一。现有的无源被动定位方法可通过信道状态信息获取多个维度上的测量信息,但是现有方案未能充分挖掘多个信道上的频率分集以提高定位性能。该文提出一种基于多维测量信息的压缩感知多目标无源被动定位算法,在压缩感知框架下利用多维测量信息的频率分集提高定位精度和鲁棒性。根据鞍面模型建立无源字典,将多目标无源被动定位问题建模成多测量向量联合稀疏恢复问题,并利用多维稀疏贝叶斯学习算法估计目标位置向量。仿真结果表明,该算法能有效利用多维测量信息提高定位性能。
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