作者：李一兵,黄辉,叶方,孙志国 单位：中南大学 出版：《中南大学学报(自然科学版)》2014年第05期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZNGD2014050210 DOC编号：DOCZNGD2014050219 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为了使观测字典满足约束等距性条件，保证算法的定位精度，提出一种基于奇异值分解的压缩感知定位算法。新算法首先将感知区域网格化，把定位问题转化为压缩感知问题，然后利用奇异值分解原理对观测字典进行分解，得到的新的观测字典有效地满足了约束等距性条件，且对观测值的预处理过程不影响原信号的稀疏性，从而有效地保证算法的重建性能，提升定位精度。仿真实验结果表明：相比于基于Orth的稀疏目标定位算法，基于SVD的压缩感知定位算法的定位性能更优，抗噪性、适应性更强，且算法复杂度低。

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