一种基于GMP算法的高目标识别性能的无线网络定位方法

摘要

本发明公开了一种基于GMP的高目标识别性能的无线网络定位方法，该方法提高了目标数目未知下的目标识别性能。本发明所述方法的定位分为两个阶段，包括：首先，利用传统的GMP算法得到绝大部分目标的可能位置，然后引入一个重新定义的阈值，从剩下的格子中选择更多目标可能的位置，以降低目标的丢失概率。然后，利用最小二乘法(即：LS)去掉目标位置估计值中的一些异常值以降低目标的虚警概率。实验结果表明，在目标数目未知的情况下，本发明方法比传统的GMP方法有更好的目标识别能力。

主权项

一种基于GMP算法的高目标识别性能的无线网络定位方法，其特征在于，所述方法包括如下两个阶段：阶段一：降低目标丢失概率；步骤1：使用传统GMP算法找到绝大部分估计目标位置，存入估计目标位置索引集，并记录影响因子最小值Q_min；步骤2：引入阈值γ₁，在剩下的格子即支撑集Γ中找到一个使影响因子Q下降最大幅度的格子i，将序号i添加到估计目标位置索引集中，并从支撑集Γ中移出：Γ＝Γ/{i}；步骤3：计算残差r和影响因子Q：r＝r‑P(:,i)θ，Q＝||r||₂；步骤4：θ_i＝0,重复上述步骤2‑3直到影响因子Q大于阈值γ₁；阶段二：降低目标虚警概率；步骤1：定义目标位置索引集的大小为K_t，则测量矩阵可以更新为：步骤2：使用最小二乘法得到目标位置恢复向量的最优解步骤3：引入一个预定义的阈值γ₂来选择向量中的重要系数，并将这些系数对应的序号，作为目标的可能位置放入索引集中：索引集中对应网格的中心位置即最终的目标估计位置。