基于菲涅尔先验模型的无线电层析成像

得益于无线通信以及数据科学的飞速发展,物联网智能终端拥有了无源感知的能力。Device Free Localization(DFL)是一种重要的无线电无源感知技术之一,十多年来已经有大量研究,具有广阔的发展前景。基于RSSI的射频层析成像(RTI)方法因其成本低、部署方便等优点备受关注。然而,需要大量的观测样本是目前无线电层析成像难以实现实时成像的主要原因。利用压缩感知技术虽然可以有效降低RTI所需观测向量的数量,但是由此导致RTI性能急剧下降,难以满足无设备定位的应用需求。针对这一问题,本文构建了基于菲涅尔区的无线电传输经验模型,预先确定受目标影响的无线链路,极大减少了采集系统的样本数,提高了成像的实时性。实验结果表明,本系统将样本数减少至8.42%左右,仍然能够保持高定位精度。

基于分布式无线网络的无线电层析成像方法与实验研究

无线电层析成像(RTI)是利用无线传感网络对目标成像的新兴技术,在区域目标监测与定位等方面有广泛的应用。该文研究基于无线网络链路损耗和层析成像机理的区域目标成像定位方法,在链路质量指标(LQI)的测量基础上构建了目标成像的网络结构,通过压缩感知中的匹配追踪重构(OMP)算法对目标图像进行重建,最后通过实验验证该方法的有效性。

无线电层析成像中的恒定离心率椭圆模型

修正无线电层析成像方法采用的变化离心率椭圆模型,引入恒定离心率椭圆模型.当采用链路2节点为椭圆焦点时,该链路RSSI的变化量是以恒定椭圆离心率所覆盖的每个像素点阴影衰落的加权求和.比较了不同模型和椭圆离心率的Tikhonov正则化重建图像;选择美国犹他大学和北京理工大学的试验数据,成像结果表明恒定离心率模型的效果优于变化离心率模型.还表明恒定椭圆离心率越大,定位精度越高,但存在伪迹.当采用恒定离心率椭圆模型时,合理的离心率应在0.996附近.

无线电层析成像对石英脉型金矿体的圈定

文章在总结野外工作的基础上，讨论了无线电层析成像在石英脉型金矿的应用环境及条件，介绍了工作方法，并根据矿床地质特征及无线电理论对吸收图像同矿体的关系进行了分析研究。通过一年多的采矿实践，证明用无线电层析法圈定的矿体边界与实际矿体边界基本吻合。因此，用无线电层析法配合常规地质研究在石英脉型金矿的探测中可取得超常效果。

基于冗余数据分离的重建图像增强算法

分离出无线电层析成像方法中对称链路中的冗余信息后转换为噪声信息,通过降低重建图像中的噪声来实现图像增强。分析RSSI变化量与阴影衰落的线性模型后,利用对称信息对系统矩阵降低维度,将投影矩阵分解为A组正链路和B组逆链路冗余投影值两部分。由于两组投影值双向差的线性反投影析出了噪声信息Nab和Nba,所以用A组和B组数据的线性组合能抑制原重建图像的噪声达到增强图像的目的。选用JN5139芯片构成Zigbee无线传感网节点,采用16个节点围成23.04 m2正方形实验环境,分别采集了1人和2人站在区域内的测量数据。实验数据成像结果表明,A组和B组数据均能完整地重建图像,两组投影值双向差析出的是噪声信息,当选用α=40,β=5时,A组和B组数据的线性组合重建图像能清楚地确定人的站立位置。该算法不仅能通过对系统矩阵降低维度来加快运算速度,而且还能通过A组和B组数据的线性组合来增强重建图像。