电子学报 ›› 2013, Vol. 41 ›› Issue (12): 2507-2512.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2013.12.030

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BCS实现的射频层析成像链路选择方法

郝晓曦1,2, 杨志勇1, 郭雪梅1, 王国利1   

  1. 1. 中山大学信息科学与技术学院, 广东广州 510006;
    2. 五邑大学机电工程学院, 广东江门 529020
  • 收稿日期:2012-09-11 修回日期:2013-03-30 出版日期:2013-12-25
    • 通讯作者:
    • 王国利
    • 作者简介:
    • 郝晓曦 女,1981年1月出生于辽宁省沈阳市.中山大学信息科学与技术学院在读博士.五邑大学机电工程学院讲师.主要研究方向为射频层析成像理论及其应用. E-mail:cici-haoxiaoxi@126.com 杨志勇 男,1982年12月生于河南省开封市.中山大学信息科学与技术学院在读博士.主要研究方向无线传感网络理论及应用. E-mail:yzy8212@163.com郭雪梅 女,1964年7月生于内蒙古呼和浩特市.中山大学信息科学与技术学院电子与通信工程系副教授.主要研究方向嵌入式系统与移动计算. E-mail:guoxuem@mail.sysu.edu.cn
    • 基金资助:
    • 国家自然科学基金 (No.61074167)

A Method of Link Selection for Radio Frequency Tomography with Bayesian Compressive Sensing

HAO Xiao-xi1,2, YANG Zhi-yong1, GUO Xue-mei1, WANG Guo-li1   

  1. 1. School of Information Science and Technology, Sun Yat-sen University, Guangzhou, Guangdong 510006, China;
    2. School of Mechanical and Electrical Engineering, Wuyi University, Jiangmen, Guangdong 529020, China
  • Received:2012-09-11 Revised:2013-03-30 Online:2013-12-25 Published:2013-12-25
    • Supported by:
    • National Natural Science Foundation of China (No.61074167)

摘要: 针对压缩射频层析成像中随机链路选取策略无法有效避免选取冗余链路,本文提出一种利用贝叶斯压缩传感实现的射频链路选择策略.该策略首先通过定义链路冗余度和链路熵,建立表示射频链路信息量与冗余度关系的最小熵链路决策模型,其次将贝叶斯压缩传感所提供的自适应投影测量框架与最小熵链路决策模型结合,最终实现链路选择和目标估计.环境目标定位实验表明,所提出的射频链路选择策略是有效的和可行的.与随机选择策略比较,其能够有效减少冗余或无关链路的选取,提高传感效率.

关键词: 压缩射频层析成像, 射频链路选择, 贝叶斯压缩传感, 冗余链路

Abstract: A radio frequency (RF) link selection method based on Bayesian compressive sensing (BCS) is presented to efficiently avoid selecting redundant links with random measurement for compressed RF tomography.Firstly,link entropy and redundancy are defined,and then the minimum differential entropy link decision model is established,which indicates the relationship between the RF link information and redundancy.Secondly,the presented model is combined with BCS based adaptive projections measurement framework,to realize link selection and target estimation.Localization experiments illustrate efficiency and feasibility of the proposed method,which can efficiently avoid the selection of redundant links and improve the sensing efficiency compared with the random selection method.

Key words: radio tomographic imaging, link selection, Bayesian compressive sensing, redundant link

中图分类号: