En av de grundläggande frågorna i Wireless Sensor Networks (WSN) är att räkna och lokalisera flera mål korrekt. I detta sammanhang har intresset för litteraturen ökat för att använda Compressive Sensing (CS)-baserade tekniker genom att utnyttja den glesa karaktären hos rumsligt fördelade mål inom det övervakade området. De flesta befintliga verk syftar dock till att räkna och lokalisera de glesa målen med hjälp av en enkel mätvektor (SMV) modell. I detta dokument överväger vi problemet med att räkna och lokalisera flera mål som utnyttjar den gemensamma gleshet särdrag av en Multiple Measurement Vector (MMV) modell. Dessutom är den konventionella MMV-formuleringen där samma mätmatris används för alla sensorer inte längre giltig i praktiska tidsvarierande trådlösa miljöer. För att lösa denna fråga omformulerar vi MMV-problemet till en konventionell SMV där MMV är vektoriserade. Därefter föreslår vi en ny rekonstruktionsalgoritm som inte behöver förkunskaper om sparsamhetsnivån till skillnad från de mest befintliga CS-baserade tillvägagångssätten. Slutligen utvärderar vi den föreslagna algoritmens prestanda och visar att den föreslagna MMV-metoden är överlägsen dess SMV-motsvarighet när det gäller målräkning och lokaliseringsnoggrannhet.
Genom att utnyttja den gemensamma gleshet särdrag mål platser, antogs flera mätvektorer modellen för att ta itu med den tidsvarierande miljön REF.
Compressive sensing based target counting and localization exploiting joint sparsity
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}