孙保明 作品数:7 被引量:25 H指数:3 供职机构: 解放军理工大学通信工程学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 江苏省自然科学基金 国家重点基础研究发展计划 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 更多>>
基于数据融合的压缩感知多目标定位算法 被引量:2 2018年 文中提出一种基于数据融合的压缩感知多目标定位算法,该算法能够同时处理多种不同类型的定位数据。与传统算法相比,该算法以目标个数的稀疏性为基础,通过压缩感知技术来重构目标位置向量,从而大大减少了传感器的数目。算法分为数据预处理和数据融合定位两个阶段。在数据预处理阶段,将不同类型的数据转换到同一个数量级,使得各类型数据能被充分用于提高目标定位性能;在数据融合定位阶段,提出一种基于多测量向量的压缩感知重构算法来估计目标位置向量。仿真证明,相比于现有的压缩感知定位算法,所提算法具有更高的定位精度和更强的鲁棒性。 杨思星 郭艳 李宁 孙保明 钱鹏关键词:压缩感知 数据融合 无线传感器网络 基于无网格压缩感知的DOA估计算法 被引量:5 2017年 应用传统的压缩感知理论对天线阵列信号的波达方向(Direction-of-arrival,DOA)进行估计,存在基的失配问题。基于交替方向乘子法(Alternative Direction Method of Multiplier,ADMM)的无网格压缩感知(Grid-less Compressive Sensing)技术能够解决该问题,但仍存在收敛速度慢的缺陷。针对该缺陷,提出带自适应惩罚项的ADMM(ADMM with adaptive penalty,AP-ADMM)算法,即根据输入信号的噪声功率,自适应地选择惩罚项的初始值;同时在算法迭代求解的过程中,自适应地对目标函数的惩罚项进行调整。与传统算法相比,在保证收敛精度和DOA的恢复成功概率的条件下,带自适应惩罚项的ADMM算法收敛速率明显加快。仿真结果验证了新算法的有效性。 张星航 郭艳 李宁 孙保明无线传感器网络中基于压缩感知的动态目标定位算法 被引量:9 2016年 传统的动态目标定位算法需要采集、存储和处理大量数据,并不适用于能量受限的无线传感器网络。针对该缺陷,该文提出一种基于压缩感知的动态目标定位算法。该算法利用目标的运动规律设计稀疏表示基,从而将动态目标定位问题转化为稀疏信号恢复问题。针对传统观测矩阵难以实现的缺陷,该算法设计可实现且与稀疏表示基相关性低的稀疏观测矩阵,从而保证了算法的重构性能。该算法的特点是可利用较少的数据采集实现动态目标定位,从而大大延长无线传感器网络的寿命。仿真结果表明,该文所提出的基于压缩感知的动态目标定位算法具有较好的定位性能。 孙保明 郭艳 李宁 钱鹏关键词:无线传感器网络 压缩感知 无线传感器网络中面向压缩感知定位的动态字典算法 被引量:2 2017年 传统的压缩感知定位方法均假设目标准确落在某一预设的固定网格上。当目标偏离该网格,所采用的字典与真实稀疏表示字典之间存在失配,导致这些方法的定位性能大大降低。针对该问题,该文提出一种面向压缩感知定位的动态字典算法。该算法将真实稀疏表示字典建模为一个以网格为参数的动态字典,从而将定位问题转化为联合稀疏重构和参数估计问题。利用一阶泰勒展开对真实稀疏表示字典进行近似,将非凸的参数优化问题松弛为凸优化问题。仿真结果表明,相比于传统的静态字典算法,该文所提出的动态字典算法具有更好的性能。 孙保明 郭艳 李宁 张星航 李艾静关键词:无线传感器网络 压缩感知 基于压缩感知的多目标定位与功率估计 被引量:2 2016年 因传感器网络中定位问题具有的天然稀疏性,压缩感知理论被广泛应用于其中以减少数据采样量。然而,现有的基于压缩感知的定位技术往往需要目标的发射功率作为先验条件,这并不符合实际中目标完全未知的情况。基于此,提出了一种多目标定位和发射功率估计的方法,该方法将目标位置和功率信息建模成一个稀疏向量,从而将定位和功率估计问题转化为稀疏向量估计问题。该方法包括离线和在线两个阶段:离线阶段主要是部署一些射频发射器并测量接收信号强度值,从而构建感知矩阵;在线阶段中,通过部署少量传感器测量接收信号强度值,求解一个1范数最优化问题便可精确地重构出稀疏向量。仿真结果验证了该多目标定位和功率估计方法的有效性和鲁棒性。 钱鹏 郭艳 李宁 孙保明关键词:压缩感知 传感器网络 协同融合泛在网传输试验平台的设计与实现 被引量:2 2013年 基于异构网协同融合传输的思想,提出了一种协同融合泛在网传输试验平台的设计架构,并给出了综合接入网关和业务控制服务器两类主要功能实体的功能描述。在现有的异构无线网络环境下,搭建了用于传输高速视频流的多路径并行传输试验平台,介绍了所采用的关键技术,并给出了试验结果。 张冬梅 马文峰 孙保明 徐友云 益晓新关键词:多路径并行传输 基于压缩感知的多目标定位中的测量矩阵设计 被引量:3 2016年 根据传感器网络中定位问题天然的稀疏性,研究了基于压缩感知理论的多目标定位方法。首先将目标位置信息表示成一个稀疏向量,将定位问题转化为向量估计问题。通过部署少量传感器测量接收信号的强度值,求解一个1范数最优化问题便可精确地重构出位置向量。相对于当前压缩感知定位中常用的稀疏随机测量矩阵,提出了一种改进的测量矩阵设计方法,指示传感器节点进行有规律、均匀的部署。仿真结果表明,相较于传统随机测量矩阵,改进测量矩阵在定位精确度和稳定性上都体现了巨大优势。 郭艳 钱鹏 李宁 孙保明关键词:压缩感知 传感器网络