作者：吴健,孙保明 单位：重庆西南信息有限公司 出版：《计算机科学》2019年第04期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJA2019040190 DOC编号：DOCJSJA2019040199 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 传统的压缩感知定位方法将物理空间离散化为一个固定网格，并假设所有目标准确地落在该网格上，从而将定位问题转化为稀疏重构问题。事实上，目标的随机性导致很难找到满足上述假设的固定网格，进而引起字典失配问题，使得定位性能急剧下降。针对该问题，文中提出一种基于字典优化的压缩感知定位方法，将稀疏字典建模为以网格为参数的参数化字典，通过动态调整网格不断优化稀疏字典，从而将定位问题转化为联合参数优化的稀疏重构问题，并在变分贝叶斯推理框架下解决该问题。仿真结果表明，与传统的压缩感知定位方法相比，所提方法具有更强的可靠性和鲁棒性。

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