壓縮感知在無線定位技術(shù)中的應用.pdf

1、壓縮感知技術(shù)[1][4]（CS: Compressed sensing）由D. L. Donoho，E. J. Candes，Terence Tao和J. Romberg等人在2004年左右提出，該技術(shù)也被稱為：壓縮采樣技術(shù)。因為它作為一個嶄新的采樣技術(shù)，充分利用信號的稀疏性，以遠低于Nyquist采樣率的采樣速率獲取樣本，并能夠通過基追蹤，正交匹配追蹤等重構(gòu)算法對信號進行重建。CS在過去不到10年的時間里，在圖像處理，無線通信，地質(zhì)勘

2、測，大氣測量等眾多領域得到了廣泛關(guān)注，并被美國評為2007年度十大科技進展[36]。
　　基于RSSI的定位又分為兩種方式，第一種方式是通過場強-距離模型[26][27][28]，將用戶接收機的場強值轉(zhuǎn)換為用戶與基站之間的距離值，利用數(shù)個圓（球）公共交點的方法來進行定位。這種定位方式的精度不高。第二種方法，就是基于場強指紋地圖的定位[25][29][31][32]。這種定位方式精度比使用場強-距離模型來定位精度要高。這種定位方式分

3、為兩個階段：離線階段（訓練）和在線定位階段。這種定位方式的難點就在于離線訓練階段（指紋地圖的建立），如果逐點去測量場強值，那么工作量太大。我們可以在指定區(qū)域減少采樣位置點，通過基于壓縮感知的指紋地圖超分辨率重建來對指紋地圖進行重構(gòu)。這樣就可以通過數(shù)字處理的方式減少實際測量的工作量。這也是本文的出發(fā)點和重點。
　　本文的主要內(nèi)容有：
　　1）利用基于壓縮感知的圖像超分辨率重建，進行單幀圖像的超分辨率重建。
　　2）利用K

4、riging插值方法對場強數(shù)據(jù)進行預處理，變不均勻的場強地圖為均勻。
　　3）基于壓縮感知稀疏表示的指紋地圖超分辨率重建，并且對結(jié)果進行分析。
　　4）通過計算機仿真，給出了基于指紋地圖定位方法的實現(xiàn)，并且給出了仿真結(jié)果，并對結(jié)果給出了合理解釋。
　　通過本文的仿真結(jié)果，可以看到，在2倍插值的情況下，基于壓縮感知的指紋地圖超分辨率重建方法，分別比雙三次插值，雙線性插值要好5.36 dB，10.37 dB；在4倍插值的情