吴哲夫，许丽敏，陈滨，覃亚丽

(1.浙江工业大学信息学院，浙江杭州310023;2.浙江工业大学 艺术学院，浙江杭州310023)

基于地理位置服务(location based service，LBS)是当前无线网络的主要应用之一，而能更好满足室内用户的定位需求是实现LBS服务的前提。通过将压缩感知［1］(compressive sensing，CS)理论和无线网络技术相结合的室内多目标定位系统，实现的框架和方法能在资源受限的智能终端上独立开发与应用。目前基于无线信号的定位技术主要包括到达时间(TOA)［2］、到达时间差(TDOA)［3］、到达角度(AOA)［4］、接收信号强度(RSS)［5］等。其中 TOA、TDOA技术在测量传播时间时需要发射机和接收机严格满足时间同步;AOA方法并不需要时间同步，但是需要额外的硬件设备测量信号入射角;而基于RSS的定位技术具有无需时间同步、无需额外的硬件设备、数据容易获取等特点，因而被广泛采用。

P.Pivato［6］等基于 RSS定位技术提出了质心概念相关的2种方法——WCL和REWL，其不足之处在于锚节点上信号强度与位置的强相关性，且较难通过增加锚节点来提高定位精确性。Guo Xiaonan［7］等利用传输信号的多频性，提出了视距指纹匹配方法，其不足之处在于最多只能估计3个移动设备的位置。冯辰［8］等虽通过CS理论提出了将WSN中多目标定位问题转化为K个稀疏度为1的N维向量的重构问题，但在传输数据时没有进一步“压缩”，定位系统的通信开销比较大。何风行［9］等利用残差最优化匹配的方法对压缩感知重构算法进行了改进，提出了根据重构结构判断定位是否成功的算法框架，其不足之处在于在噪声的情况下性能较差。……