基于贝叶斯分层模型的低复杂度无线传感器网络定位算法

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摘 要：文章对基于压缩感知的无线传感器网络定位算法进行了研究，存在重构算法计算量大、定位误差较大等问题，为降低计算复杂度和定位误差，文章提出基于贝叶斯分层模型的低复杂度无线传感器网络定位算法。首先，将稀疏贝叶斯分层先验模型引入到无线传感器网络的定位中；其次，通过运用稀疏贝叶斯理论推理出估计目标的后验概率分布；最后，结合变分消息传递（VMP）算法，使用辅助函数对未知变量的联合后验概率密度函数进行等效，得到目标位置向量的估计结果。（剩余8246字）

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