论文摘要
针对目前国内矿井目标定位精度低和定位实时性差的现况,该文提出一种基于分布式压缩感知原理构造指纹数据库的方法,该方法在离线阶段只需采集少量巷道中的指纹信息(参考节点ID信息、基于电磁波到达时间(TOA)的距离测量值和实际距离值),便可高概率重构矿井目标指纹数据库指纹信息,从而达到减少数据采集工作量和提高工作效率的目的。后续在线阶段,只需获得某时刻参考节点ID信息和目标节点被参考节点测得的实时TOA距离测量值,根据模式匹配方法可获得该时刻目标节点距离参考节点的待估距离值,保证了定位精度和定位实时性。在此基础上,提出一种改进的压缩采样修正匹配追踪算法(CoSaMMP)进行指纹信息重构,该算法利用折半法增大裁剪力度从而有效缩短重构数据时间。仿真结果表明所提算法的可行性及有效性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 田子建,贺方圆
关键词: 分布式压缩感知,指纹数据库,压缩采样修正匹配追踪,测距
来源: 电子与信息学报 2019年10期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 矿业工程,安全科学与灾害防治,计算机软件及计算机应用
单位: 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院
基金: 国家重点研发计划专项(2016YFC0801804),国家自然科学基金(51674269)~~
分类号: TP311.13;TD76
页码: 2450-2456
总页数: 7
文件大小: 2105K
下载量: 97
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标签：分布式压缩感知论文; 指纹数据库论文; 压缩采样修正匹配追踪论文; 测距论文;