【摘 要】
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针对压缩感知框架下无设备目标定位(device-free localization,DFL)的字典失配问题,提出一种基于链路选择学习(link selection learning,LSL)算法的DFL方式.由于传统基于阴影
【机 构】
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南京师范大学物理科学与技术学院,江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金(20133207120007),江苏省气象探测与信息处理重点实验室开放基金(KDXS1408),2017江苏省研究生实践创新计划项目(SJCX17_0335),国家重点研发项目“全空间信息系统建模理论”(2017YFB0503500)
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针对压缩感知框架下无设备目标定位(device-free localization,DFL)的字典失配问题,提出一种基于链路选择学习(link selection learning,LSL)算法的DFL方式.由于传统基于阴影模型的字典无法准确表达接收信号强度(received signal strength,RSS)变化与目标位置间的对应关系,本文算法首先在训练阶段通过字典学习的方式更新初始字典;同时该算法在更新字典的过程中,仅选取置信区域中的链路参与计算,这样既加速了字典学习过程,提高了算法实时性,又滤
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