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多径环境下基于稀疏贝叶斯推理的直接离网位置确定( Sparse Bayesian Inference Based Direct Off-Grid Position Determination In Multipath Environments )
K Hao Q Wan
经典的超分辨直接位置确定（SR-DPD）算法由于缺乏独立的测量量，无法抑制相干非视线(NLOS)干扰。现有的基于稀疏信号重构(SSR)的DPD方法由于需要求解二阶锥规划(SOCP)问题而具有较高的复杂性。此外，上述基于网格模型的算法都存在网格量化误差(GQE)。提出的基于稀疏贝叶斯推理(SBI)的离网DPD算法易于实现，该算法将期望最大化(EM)方法应用于多维优化问题的解耦。此外，通过在EM步骤中引入梯度下降(GD)机制，迭代更新感兴趣的网格点坐标，也消除了GQE。
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