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sensing matrix optimization for Multi-Target Localization Using Compressed sensing in Wireless Sensor Network

China Communications 2022年第3期19卷 230-244页

作者： Xinhua Jiang Ning Li Yan Guo Jie Liu Cong Wang College of Communications Engineering Army Engineering UniversityNanjing 210007China College of Field Engineering Army Engineering UniversityNanjing 210007China

In the multi-target localization based on Compressed sensing(CS),the sensing matrix's characteristic is significant to the localization *** improve the CS-based localization approach's performance,we propose a sensing matrix optimization method in this paper,which considers the optimization under the guidance of the t%-averaged mutual ***,we study sensing matrix optimization and model it as a constrained combinatorial optimization ***,the t%-averaged mutual coherence is adopted as the optimality index to evaluate the quality of different sensing matrixes,where the threshold t is derived through the K-means *** the settled optimality index,a hybrid metaheuristic algorithm named Genetic Algorithm-Tabu Local Search(GA-TLS)is proposed to address the combinatorial optimization problem to obtain the final optimized sensing *** simulation results reveal that the CS localization approaches using different recovery algorithms benefit from the proposed sensing matrix optimization method,with much less localization error compared to the traditional sensing matrix optimization methods.

关键词： compressed sensing hybrid metaheuristic K-means clustering multi-target localization t%-averaged mutual coherence sensing matrix optimization

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