一种基于共稀疏解析模型的免设备定位方法技术

本发明专利技术涉及一种基于共稀疏解析模型的免设备定位方法。首先在定位区域四周布置无线传感节点，每个节点发送并接收信号，由此形成多条通信链路；接着通过把多条链路整体衰减情况映射到无线网络区域量化的多个体素上，确定各个体素的衰减情况，衰减最大的区域即为目标定位点。本发明专利技术利用了共稀疏解析模型在去噪性能上的优势，首次将共稀疏解析信号模型应用到RTI系统中，并通过贪婪解析追踪算法对定位点的反问题进行求解，大大提高了定位精度。

A Device-Free Location Method Based on Common Sparse Analytical Model

The invention relates to a device-free positioning method based on a common sparse analytical model. Firstly, wireless sensor nodes are arranged around the location area, and each node sends and receives signals, thus forming multiple communication links. Then, by mapping the overall attenuation of multiple links to the quantized multiple elements in the wireless network area, the attenuation of each voxel is determined, and the area with the greatest attenuation is the target location point. Taking advantage of the advantages of common sparse analytical model in denoising performance, the common sparse analytical signal model is applied to RTI system for the first time, and the inverse problem of positioning point is solved by greedy analytical tracking algorithm, which greatly improves the positioning accuracy.

【技术实现步骤摘要】
一种基于共稀疏解析模型的免设备定位方法
本专利技术涉及通信
，特别是一种基于共稀疏解析模型的免设备定位方法。
技术介绍
随着信息技术的快速发展，以先进传感器技术、通信技术和智能信息处理为基础的物联网技术在各行各业得到了巨大的推广和应用。而利用射频层析成像(RadioTomographicImaging，RTI)技术达到免设备定位(Device-FreeLocalization，DFL)的方法是在监测区域的周边密集部署无线传感器节点，通过对监测区域进行平面网格化处理，将监测场景的能量分布情况转化为图像，从而对场景内的检测目标进行定位。该技术在定位过程中不需要目标对象携带任何设备，由于其应用上的便捷性和可穿墙优势，受到了国内外研究学者的广泛关注，可利用到各类智能家居系统、反恐应急系统、博物馆馆藏安防系统等。但是，由于RTI需要大量地采集网络中各个节点的接收信号强度(ReceivedSignalStrength，RSS)信息，而RSS极易受到测试环境的影响，目前的RTI定位的稳定性仍处在较低的水平。而使用传统的RTI重构算法——Tikhonov正则化求解重构中的反问题时，其重构结果存本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于共稀疏解析模型的免设备定位方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：在定位区域四周布置K个无线传感节点，每个节点发送并接收信号，由此形成M条通信链路；其中，成像过程中，定位区域被均分为N个网格，每个网格称为体素；步骤S2：通过把M条链路整体衰减情况映射到无线网络区域量化的N个体素上，确定各个体素的衰减情况，衰减最大的区域即为目标定位点。

【技术特征摘要】
1.一种基于共稀疏解析模型的免设备定位方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：在定位区域四周布置K个无线传感节点，每个节点发送并接收信号，由此形成M条通信链路；其中，成像过程中，定位区域被均分为N个网格，每个网格称为体素；步骤S2：通过把M条链路整体衰减情况映射到无线网络区域量化的N个体素上，确定各个体素的衰减情况，衰减最大的区域即为目标定位点。2.根据权利要求1所述的一种基于共稀疏解析模型的免设备定位方法，其特征在于：步骤S2具体包括以下步骤：步骤S21：测得每条链路RSS衰减y，利用共稀疏解析信号模型的线性表达式以及s.t.y＝Wx对信号进行初始化，同时初始化共支撑集Λ0＝{i,1≤i≤P}；其中，W是M×N维的权重矩阵，[W]i,j＝wi,j，wi,j表示体素j上发生的衰减对链路i阴影衰减值的影响大小；表示区域中待估计的各个体素的衰减值；ΩΛ为解析算子Ω中与x正交的众多行向量构成集合；为信号的初步估值；步骤S22：使用GAP算法不断迭代剔除中绝对值最大的项，即非零项，更新支撑集为直到或k＜P-N+M，得到重构信号其中k为迭代次数，h_value为预设的阈值，为第k次迭代后的信号估计值...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱慧，林杰廉，刘志森，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：福建,35