CN102736056B - 一种目标定位方法、装置与系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种目标定位方法、装置与系统，涉及通信领域，能够提高目标定位系统的定位准确性。所述目标定位方法应用于一种网络架构，所述网络架构包括：定位装置，至少两个检测装置和至少两个簇首装置，所述方法包括：所述簇首装置获取所述簇首装置管理范围内的各个检测装置检测到的对目标装置的测量数据；所述簇首装置通过对所述测量数据进行去相关处理获取簇首数据；所述簇首装置向所述定位装置发送所述簇首数据，以便于所述定位装置对所述簇首数据进行联合稀疏性处理来获取目标位置数据，进而根据所述目标位置数据确定所述目标装置的位置。本发明实施例提供的目标定位方法、装置与系统用于对目标装置的定位。

Description

一种目标定位方法、装置与系统

技术领域

本发明涉及通信领域，尤其涉及一种目标定位方法、装置与系统。

背景技术

无线定位技术是通过测量并处理对目标装置发送的无线电波中携带的位置参数来获取该目标装置位置的技术。当系统中存在多个目标装置时，需要进行多目标定位，可以将整个目标定位系统看作一个网格空间，CS(Compressive Sensing，压缩感知)技术，也称压缩采样技术，利用目标装置在该网格空间内的天然稀疏性，即目标装置仅在若干个网格点上出现，通过较少的检测装置的测量数据即可对该目标定位系统内的多个目标装置进行定位。但是，现有技术中，采用CS技术的目标定位系统是根据测量数据向量，即由所有检测装置处上报的测量数据依次排列组成的测量数据向量，来重建目标位置向量，仅利用了目标位置向量的独立稀疏性，因此该目标定位系统的定位准确性较低。

发明内容

本发明的实施例提供一种目标定位方法、装置与系统，能够提高目标定位系统的定位准确性。

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：

第一方面，提供一种目标定位方法，应用于一种网络架构，所述网络架构包括：定位装置，至少两个检测装置和至少两个簇首装置，所述方法包括：所述簇首装置获取所述簇首装置管理范围内的各个检测装置检测到的对目标装置的测量数据；所述簇首装置通过对所述测量数据进行去相关处理获取簇首数据；所述簇首装置向所述定位装置发送所述簇首数据，以便于所述定位装置对所述簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置数据，进而根据所述目标位置数据确定所述目标装置的位置。

第二方面，提供一种目标定位方法，应用于一种网络架构，所述网络架构包括：定位装置，至少两个检测装置和至少两个簇首装置，所述方法包括：所述定位装置接收各个簇首装置发送的簇首数据；所述定位装置通过对所述簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置数据；所述定位装置根据所述目标位置数据确定所述目标装置的位置。

第三方面，提供一种簇首装置，应用于一种网络架构，所述网络架构包括：定位装置，至少两个检测装置和至少两个所述簇首装置，所述簇首装置包括：获取单元，用于获取所述簇首装置管理范围内的各个检测装置检测到的对目标装置的测量数据，并将所述测量数据发送给处理单元；处理单元，用于接收所述获取单元发送的所述测量数据，通过对所述测量数据进行去相关处理获取簇首数据，并将所述簇首数据发送给发送单元；发送单元，用于接收所述处理单元发送的所述簇首数据，向定位装置发送所述簇首数据，以便于所述定位装置对所述簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置数据，进而根据所述目标位置数据确定所述目标装置的位置。

第四方面，提供一种定位装置，应用于一种网络架构，所述网络架构包括：所述定位装置，至少两个检测装置和至少两个簇首装置，所述定位装置包括：接收单元，用于接收各个簇首装置发送的簇首数据，并将所述簇首数据发送给联合稀疏性处理单元；联合稀疏性处理单元，用于接收所述接收单元发送的所述簇首数据，通过对所述簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置数据，并将所述目标位置数据发送给定位单元；定位单元，用于接收所述联合稀疏性处理单元发送的所述目标位置数据，根据所述目标位置数据确定所述目标装置的位置。

第五方面，提供一种目标定位系统，其特征在于，所述目标定位系统包括：定位装置，至少两个检测装置和至少两个簇首装置，所述检测装置用于获取对目标装置的测量数据，并将所述测量数据发送至管理所述检测装置的簇首装置；所述簇首装置用于获取所述簇首装置管理范围内的各个检测装置检测到的对目标装置的测量数据；还用于通过对所述测量数据进行去相关处理获取簇首数据；还用于向所述定位装置发送所述簇首数据，以便于所述定位装置对所述簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置数据，进而根据所述目标位置数据确定所述目标装置的位置；定位装置用于接收各个簇首装置发送的簇首数据；还用于通过对所述簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置数据；还用于根据所述目标位置数据确定所述目标装置的位置。

本发明实施例提供一种目标定位方法、装置与系统，所述目标定位方法应用于一种网络架构，所述网络架构包括：定位装置，至少两个检测装置和至少两个簇首装置，所述方法包括：所述簇首装置获取所述簇首装置管理范围内的各个检测装置检测到的对目标装置的测量数据；所述簇首装置通过对所述测量数据进行去相关处理获取簇首数据；所述簇首装置向所述定位装置发送所述簇首数据，以便于所述定位装置对所述簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置数据，进而根据所述目标位置数据确定所述目标装置的位置。这样一来，通过在目标定位系统中增加簇首装置，使所述目标定位系统中存在联合稀疏性，去相关处理保证了压缩感知技术的正常运用，最终获取的目标位置数据有效利用了系统中检测装置的合作增益，能够提高目标定位系统的定位准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种目标定位方法流程图；

图2为本发明实施例提供的另一种目标定位方法流程图；

图3为本发明实施例建立的平面坐标系示意图；

图4为本发明实施例供的再一种目标定位方法流程图；

图5为本发明实施例提供的目标定位方法与现有技术提供的目标定位方法的定位误差曲线图；

图6为本发明实施例提供的目标定位方法与现有技术提供的目标定位方法的噪声鲁棒性曲线图；

图7为本发明实施例提供的一种簇首装置的结构示意图；

图8为本发明实施例提供的一种定位装置的结构示意图；

图9为本发明实施例提供的一种目标定位系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供一种目标定位方法，应用于一种网络架构，该网络架构包括：定位装置，至少两个检测装置和至少两个簇首装置，如图1所示，所述方法包括：

S101、簇首装置获取该簇首装置管理范围内的各个检测装置检测到的对目标装置的测量数据。

S102、簇首装置通过对测量数据进行去相关处理获取簇首数据。

当按照预设规则在网络架构中建立坐标系时，簇首装置通过对测量数据进行去相关处理获取簇首数据包括：

簇首数据b满足：

b＝Ta+n。

其中，T为去相关处理矩阵，T满足orth(·)表示正交化操作，(·)^T表示转置操作，

表示伪逆操作，Ψ为稀疏表示矩阵，在所述稀疏表示矩阵Ψ中，每列向量元素与代表坐标系位置的索引编号对应，第c列向量元素表示所述目标装置位于索引编号为c的坐标系位置时，在所有索引编号对应的坐标系位置对所述目标装置的测量数据，所述索引编号与所述坐标系位置一一对应，所述Φ为所述簇首装置的采样矩阵，所述采样矩阵Φ中，每行向量中非零元素的位置与所述簇首装置管理范围内的每个检测装置所在坐标系位置对应的索引编号对应，即若在所述坐标系中的所述簇首装置管理范围内的检测装置为M个，1≤m≤M，检测装置m所在坐标系位置对应的所述采样矩阵Φ中第m行向量元素的索引编号位置为非零元素，所述a为由所述簇首装置管理范围内的所述测量数据为元素组成的向量，所述n为所述簇首装置管理范围内的测量加性噪声及所述簇首装置与所述定位装置之间的测量加性噪声之和。在实际应用中，在获取簇首数据b时，必然会存在噪声影响，因此需要考虑到测量加性噪声n，该测量加性噪声n_k存在多种情况，可以包括检测装置处的噪声，也可以包括簇首装置处的噪声，也可以包括簇首装置与定位装置之间的噪声等，本发明对此不做限制。示例的，本发明实施例中n为高斯白噪声，实际应用中，n还可以为其他类型的噪声。

S103、簇首装置向定位装置发送簇首数据，以便于该定位装置对所述簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置数据，进而根据所述目标位置数据确定目标装置的位置。

这样一来，通过在目标定位系统中增加簇首装置，使所述目标定位系统中存在联合稀疏性，去相关处理保证了压缩感知技术的正常运用，最终获取的目标位置数据有效利用了系统中检测装置的合作增益，能够提高目标定位系统的定位准确性。

特别的，本发明实施例中的稀疏表示矩阵Ψ与采样矩阵Φ可以是簇首装置在检测数据进行收集和处理的过程中构建出来的，稀疏表示矩阵Ψ可以是通过相关计算工具模拟计算得到的，采样矩阵Φ可以是根据簇首装置管理范围内检测装置的坐标系位置对应的索引编号构建的。同时，本发明实施例中的稀疏表示矩阵Ψ与采样矩阵Φ也可以是定位装置或所述目标定位系统中其他装置根据坐标系的设置、簇首管理区域的划分等信息预先构建出来的，然后该定位装置或所述目标定位系统中其他装置可以通过广播等方式使该簇首装置获取自身需要的稀疏表示矩阵Ψ与采样矩阵Φ。

本发明实施例提供一种目标定位方法，应用于一种网络架构，该网络架构包括：定位装置，至少两个检测装置和至少两个簇首装置，如图2所示，所述方法包括：

S201、定位装置接收各个簇首装置发送的簇首数据。

示例的，当按照预设规则在网络架构中建立坐标系，若存在K个簇首装置，上述簇首数据b_k满足：

b_k＝T_ka_k+n_k；

其中，1≤k≤K，T_k为簇首装置k的去相关处理矩阵，T_k满足

orth(·)表示正交化操作，(·)^T表示转置操作，

表示伪逆操作，Ψ为稀疏表示矩阵，在所述稀疏表示矩阵Ψ中，每列向量元素与代表坐标系位置的索引编号对应，第c列向量元素表示所述目标装置位于索引编号为c的坐标系位置时，在所有索引编号对应的坐标系位置对所述目标装置的测量数据，所述索引编号与所述坐标系位置一一对应，所述Φ_k对应所述簇首装置k，所述Φ_k为所述簇首装置k的采样矩阵，所述采样矩阵Φ_k中，每行向量中非零元素的位置与所述簇首装置k管理范围内的每个检测装置所在坐标系位置对应的索引编号对应，即若在所述坐标系中的所述簇首装置k管理范围内的检测装置为M个，1≤m≤M，检测装置m所在坐标系位置对应的所述采样矩阵Φ_k中第m行向量元素的索引编号位置为非零元素，所述a_k为由所述簇首装置k管理范围内的所述测量数据为元素组成的向量，所述n_k为所述簇首装置k管理范围内的测量加性噪声及所述簇首装置k与所述定位装置之间的测量加性噪声之和。

S202、定位装置通过对簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置数据。

步骤S202具体可以包括：定位装置通过对簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置矩阵，目标位置矩阵满足：

$[{\widehat{\mathrm{\θ}}}_1,...,{\widehat{\mathrm{\θ}}}_K]=\underset{{\mathrm{\θ}}_1,...,{\mathrm{\θ}}_K}{\arg \min }\{{\left|\right|\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}\left|\right|}_1+\mathrm{\ω}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|b_k-T_k{a}_k\left|\right|}_2^2\}.$

$s.t.,\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^K{\mathrm{\θ}}_{n,k}^2}\≤{\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}}_n,{\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}}_n\≥\mathrm{0,1}\≤n\≤N$

其中，s.t.(subject to，受约束于)表示使所述目标位置矩阵满足所述s.t.后的约束条件，为参考向量

的第n个元素，θ_n，k为所述目标位置矩阵中第k个簇首装置所对应的列向量的第n个元素，所述参考向量

用于约束所述目标位置矩阵中各个簇首装置所对应的向量间的联合稀疏性，N为所述索引编号的总个数，argmin{}表示求令括号中函数值最小的未知量，||·||₁表示1范数，||·||₂表示2范数，ω为预设的调整簇首数据的联合稀疏性和系统内累加误差的权重值。

定位装置通过对目标位置矩阵中的向量进行处理获取目标位置向量

该目标位置向量

满足：

$\widehat{\mathrm{\θ}}=(1/K){\mathrm{\Σ}}_{k=1}^K{\widehat{\mathrm{\θ}}}_k.$

此时，所述目标位置向量

即为所述目标位置数据。

S203、定位装置根据目标位置数据确定目标装置的位置。

步骤S203具体可以包括：定位装置按照预设的坐标系位置与索引编号映射关系，将目标位置向量

中各个向量元素映射生成目标装置的坐标系位置。

这样一来，定位装置通过对簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置数据，有效利用了系统中检测装置的合作增益，能够提高目标定位系统的定位准确性。

进一步的，当目标定位系统中存在多个目标装置时，可以在该定位系统中建立坐标系，以便于定量描述目标装置的位置，该坐标系可以分为多种，如数学直角坐标系、柱面坐标系、极坐标系及大地坐标系统(用经纬度表示)等等，示例性的，本发明对二维平面中目标装置的定位进行解析，将系统的观测区域用平面直角坐标系表示。在上述网络架构中可以以观测区域的左下角为原点建立平面坐标系，x轴和y轴分别如图3所示。

本发明实施例提供的目标定位方法，如图4所示，具体包括：

S301、定位装置部署簇首装置和检测装置。

对簇首装置和检测装置的部署可以由目标定位系统中的FC(Fusion Center，信息融合中心)或BS(Base Station，集中式控制基站)等装置完成，本发明对此不做限制，在本实施例中假设定位装置进行簇首装置和检测装置的部署。

可选的，在所述坐标系中，可以通过x轴和y轴的平行线将观测区域分成多个相同的网格，并将所述簇首装置和检测装置按照预设规则部署在上述x轴和y轴的平行线交叉节点上，上述节点的分布密度与该目标定位系统的定位精度相关，因此可以根据不同的目标定位系统进行相应调整。

示例的，本发明实施例提供的平面坐标系有16×16共256个节点，假设在该平面坐标系中共有四个目标装置，其位置用图3中五角星表示，该定位系统的相应装置在该平面坐标系中部署簇首装置和检测装置，需要说明的是，检测装置的部署方式可以有多种，本发明对此不做限制，簇首装置可以是从所述检测装置中随机选择出来的，也可以是单独部署的，本发明实施例提供的检测装置共32个，其位置如图3中圆形所示，簇首装置共8个，该簇首装置是从32个检测装置中随机挑选的，其位置如图3中星号所示。

S302、检测装置检测对目标装置的测量数据。

检测装置需要通过对接收到的无线电波携带的位置参数进行测量来获取测量数据，这些位置参数包括RSS(Received Signal Strength，接收信号强度)参数、TOA(Time Of Arrival，到达时间)参数、AOA(Angle Of Arrival，到达角度)参数等等。示例的，本发明实施例采用RSS参数来获取测量数据，检测装置需要根据相应公式对RSS参数进行处理获取测量数据。

J个检测装置的所在位置对应为平面坐标系的J个坐标点

1≤j≤J，这里J＝32，假设该目标定位系统中存在无线信道的影响，由第i个目标装置辐射的信号，经无线信道传播后到达第j个检测装置的RSS值为RSS(d_i，j)＝P_t+K_e-10ηlg(d_i，j/d₀)+α+β，其中，1≤i≤I，本发明实施例中I＝4，P_t为目标装置的辐射功率，K_e为环境因子，η是路损因子，d_i，j为第i个目标装置到达第j个检测装置的距离，

d₀是预设的参考距离，α是快衰落因子，β是阴影衰落因子。这样，在本发明实施例中，每个检测装置都可以获取4个RSS值叠加形成的测量数据，即该测量数据为4个RSS值的和。

S303、各簇首装置管理范围内的各个检测装置向簇首装置发送检测到的对目标装置的测量数据。

在本发明实施例中，簇首装置可以通过本地上传获取自身检测到的测量数据，并且接收该簇首装置管理范围内的除自身外的各个检测装置发送的测量数据。

需要说的是，簇首装置的管理范围的划分可以有多种规则，如圆形区域划分、方形区域划分或不规则区域划分，其划分规则可以根据具体情况设定，示例的，本发明实施例采用圆形区域划分规则，以簇首装置k为例，其管理范围内的检测装置j满足：

$\left\{(x_j^{\left(k\right)},y_j^{\left(k\right)})\right\}=\left\{(x_j,y_j)\right|d_{k,j}\≤r_k\}$

其中，1≤k≤K，1≤j≤J，J＝32，K＝8，r_k为第k个簇首装置的区域半径，在该目标定位系统中，各个簇首装置的区域半径可以是相同的，也可以是不同的，d_k，j为检测装置所在节点(x_j，y_j)与簇首装置所在节点(x_k，y_k)之间的距离 $d_{k,j}=\sqrt{{(x_k-x_j)}^2+{(y_k-y_j)}^2}.$

本发明实施例提供的簇首装置共8个，这里以位于平面坐标系左下角的簇首装置为例，假设该簇首装置为簇首装置1，则该簇首装置1的坐标为(2，2)，假设该簇首装置1的区域半径为3.8个测量单位，由于该目标定位系统的范围不确定，因此该测量单位可以根据具体情况设置，这里不做限定。在该簇首装置管理范围内的检测装置所在节点分别为(1，0)，(4，0)，(2，2)，(1，3)，(5，3)，(0，5)，每个检测装置都向簇首装置1发送测量数据，该测量数据可以为相应检测装置获取的四个目标装置RSS值的，同时，每个检测装置还可以向簇首装置1发送按照预设的坐标系位置与索引编号映射关系得到的检测装置的索引编号。

实际应用时，簇首装置k获取的是由簇首装置k管理范围内的测量数据为元素组成的向量a_k，该向量a_k可以为包含6个向量元素的列向量，即6×1阶矩阵。

S304、簇首装置通过对测量数据进行去相关处理获取簇首数据。

在本发明实施例中，当按照预设规则在网络架构中建立坐标系，簇首装置共8个，上述簇首数据b_k满足：

b_k＝T_ka_k+n_k。

其中，1≤k≤K，T_k为簇首装置k的去相关处理矩阵，T_k满足

orth(·)表示正交化操作，(·)^T表示转置操作，

表示伪逆操作，Ψ为稀疏表示矩阵，在所述稀疏表示矩阵Ψ中，每列向量元素与代表坐标系位置的索引编号对应，第c列向量元素表示所述目标装置位于索引编号为c的坐标系位置时，在所有索引编号对应的坐标系位置对所述目标装置的测量数据，所述索引编号与所述坐标系位置一一对应，其对应关系是根据预设的坐标系位置与索引编号映射关系获得的。示例的，本发明实施例的坐标系位置(0，0)，(1，0)，(2，0)...(15，15)分别对应1，2，3...256的索引编号，由于本发明实施例中的索引编号有256个，且每列向量元素与代表坐标系位置的共256个索引编号对应，因此Ψ是256×256阶矩阵，该矩阵中的第c列各元素满足公式：

RSS(d_l，c)＝P_t+K_e-10ηlg(d_l，c/d₀)+α+β，其中1≤l≤L，L＝256。

所述Φ_k为所述簇首装置k的采样矩阵，所述采样矩阵Φ_k中，每行向量中非零元素的位置与代表所述坐标系中的所述簇首装置管理范围内的每个检测装置所在坐标系位置的索引编号对应。若在所述坐标系中的所述簇首装置k管理范围内的检测装置为M个，1≤m≤M，检测装置m所在坐标系位置对应的所述采样矩阵Φ_k中第m行向量元素的索引编号位置为非零元素，除所述索引编号位置以外的其他位置为零元素。示例的，Φ_k可以是一个每一行只有1个元素为1，其他元素为0的矩阵，且各行中的为1的元素的位置对应各检测装置在平面坐标系中的位置，其行数为该簇首装置管理范围内的检测装置的数量，列数为平面坐标系中节点个数。那么，在本发明实施例中，从平面坐标系原点依次从左向右逐行向上数，按照预设的坐标系位置与索引编号映射关系可以得到(0，0)映射为1，(1，0)映射为2至(15，15)映射为256，针对簇首装置1，相应检测装置所在节点(1，0)，(4，0)，(2，2)，(1，3)，(5，3)，(0，5)对应的索引编号分别为2、5、35、50、54和81，簇首装置1获取的Φ_k为6×256阶矩阵，其中，矩阵Φ_k的6行元素中分别存在第2、5、35、50、54和81个元素为1，其他元素为0。特别的，上述索引编号可以是簇首装置从检测装置上传的测量数据中获取的，在本发明实施例中，预设的坐标系位置与索引编号映射关系中的坐标系位置分别为各个节点的位置，因此节点的数目与索引编号的总数相同，在本发明实施例的坐标系中存在256个节点，因此索引编号存在1至256共256个。

所述a_k为由所述簇首装置k管理范围内的所述测量数据为元素组成的向量，所述n_k为测量加性噪声。需要说明的是，在压缩感知技术中，要求稀疏表示矩阵Ψ与采样矩阵Φ_k不相关，因此需要进行去相关处理，同时，在实际应用中，在获取簇首数据b_k时，必然会存在噪声影响，因此需要考虑到测量加性噪声n_k，该测量加性噪声n_k可以包括检测装置处的噪声，也可以包括簇首装置处的噪声，还可以包括簇首装置与定位装置之间的噪声等，本发明对此不做限制。示例的，本发明实施例中n_k为高斯白噪声，实际应用中，n_k还可以为其他类型的噪声，本发明对此不做详细列举。特别的，上述簇首装置1的b₁为包含6个元素的列向量，即6×1阶矩阵，每个向量元素代表该簇首装置管理范围内相应的检测装置检测到的测量数据。

S305、各个簇首装置向定位装置发送簇首数据。

在本发明实施例中，定位装置共接收8个簇首装置发送的簇首数据，该簇首数据可以是上述b₁至b₈共8个列向量。

S306、定位装置通过对簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置数据。

该目标定位系统的待重建目标位置数据可以按照预设的坐标系位置与索引编号映射关系用向量表示，示例的，可以将上述平面坐标系统中的256个节点依次排开，构成含有256个元素的列向量θ，该列向量θ中有4个非零元素，其位置分别对应目标装置在所述坐标系的位置信息映射生成的位置元素，这4个非零元素的值可以设为1。由于4个目标装置仅出现在所有4个节点上，即目标装置的个数远远小于该平面坐标系中节点个数，因此该目标装置是空间稀疏的。需要说明的是，该列向量θ为客观存在的向量，也是该目标定位系统想要重建获得的向量，但通常由于目标定位系统内存在的误差，定位装置获取的只是向量θ的近似向量

由于Φ_k可以为簇首装置按照预设的坐标系位置与索引编号映射关系，将坐标系中的簇首装置k管理范围内的各个检测装置的坐标系位置映射生成的采样矩阵，每行向量中非零元素的位置与所述簇首装置管理范围内的每个检测装置所在坐标系位置的索引编号对应，示例的，所述坐标系中的簇首装置1管理范围内的检测装置为6个，相应检测装置所在节点(1，0)，(4，0)，(2，2)，(1，3)，(5，3)，(0，5)对应的索引编号分别为2、5、35、50、54和81，则簇首装置1获取的Φ₁为6×256阶矩阵，其中，矩阵Φ₁的6行元素中分别存在第2、5、35、50、54和81个元素为1，其他元素为0。例如，检测装置1所在坐标系位置(1，0)对应索引编号为2，则所述采样矩阵Φ₁中第1行的第2个向量元素为非零元素。a_k为由所述簇首装置k管理范围内的测量数据即RSS值为元素组成的向量，因此a_k满足公式：a_k＝Φ_kΨθ。

在所述稀疏表示矩阵Ψ中，第c列向量元素表示所述目标装置位于索引编号为c的坐标系位置时，在所有索引编号对应的坐标系位置对所述目标装置的测量数据，稀疏表示矩阵Ψ描述了目标装置分别位于坐标系各个节点时，所述目标装置对坐标系中所有节点的无线电波影响，需要说明的是，上述所有索引编号对应的坐标系位置处对所述目标装置的测量数据为模拟数据，当相应的坐标系位置上存在检测装置时，该检测装置所在的坐标系位置对目标装置的测量数据才能成为有效的数据被检测装置采集，那么在本发明实施例中，Ψθ表示目标装置位于列向量θ中的4个非零元素对应的索引编号的坐标系位置时，在所有索引编号对应的坐标系位置对所述4个目标装置的测量数据，a_k表示目标装置位于列向量θ中的4个非零元素对应的索引编号的坐标系位置时，在簇首装置k管理范围内的检测装置的坐标系位置对所述4个目标装置的测量数据，示例的，根据上述公式中，a₁可以视为对在平面坐标系中256个节点中部署簇首装置1管理范围内的6个检测装置检测到的4个目标装置的RSS值，因此获取了平面坐标系中6个节点部署的检测装置检测的RSS值，这6个节点分别位于(1，0)，(4，0)，(2，2)，(1，3)，(5，3)，(0，5)。

定位装置可以根据公式a_k＝Φ_kΨθ和b_k＝T_ka_k+n_k，进行相应处理来获取待重建目标位置向量θ，需要说明的是该向量θ为理想向量，通常定位装置获取的是向量θ的近似向量

即目标位置向量

所述目标位置向量

即为所述的目标位置数据。

具体的，定位装置可以通过对簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置矩阵，该目标位置矩阵满足：

$[{\widehat{\mathrm{\θ}}}_1,...,{\widehat{\mathrm{\θ}}}_K]=\underset{{\mathrm{\θ}}_1,...,{\mathrm{\θ}}_K}{\arg \min }\{{\left|\right|\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}\left|\right|}_1+\mathrm{\ω}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|b_k-T_k{a}_k\left|\right|}_2^2\};$

$s.t.,\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^K{\mathrm{\θ}}_{n,k}^2}\≤{\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}}_n,{\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}}_n\≥\mathrm{0,1}\≤n\≤N$

其中，s.t.表示使所述目标位置矩阵满足所述s.t.后的约束条件，

为参考向量

的第n个元素，θ_n，k为第k个簇首装置所对应目标位置矩阵的第n个元素，所述参考向量

用于约束所述目标位置矩阵中各个目标位置向量间的联合稀疏性，N为所述索引编号的总个数，即坐标系中的节点个数，在本发明实施例中N＝256，argmin{}表示求令括号中函数值最小的未知量，||·||₁表示1范数，||·||₂表示2范数，ω为预设的调整簇首数据的联合稀疏性和系统内累加误差的权重值，示例的，ω可以根据系统噪声或可容忍误差来设置。由于目标定位系统需要对理想向量θ进行重建，得到目标位置向量

因此需要将上述目标位置矩阵中各列向量相应位置相加后求平均得到目标位置向量

即

满足：

其中，所述目标位置向量

即为所述目标位置数据。

这样一来，通过步骤S304中在簇首数据生成过程中考虑加性噪声以及步骤S306中在目标位置矩阵时，进行簇首数据的联合稀疏性和系统内累加误差的处理，提高了噪声鲁棒(Robust)性能，其中，鲁棒性也称稳健性，是指控制系统在一定结构或大小的参数摄动下，维持某些性能的特性。

需要说明的是，上述目标位置矩阵的算法只是举例说明，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

特别的，本发明实施例中的稀疏表示矩阵Ψ与采样矩阵Φ_k可以是簇首装置在检测数据进行收集和处理的过程中构建出来的，稀疏表示矩阵Ψ可以是通过相关计算工具模拟计算得到的，采样矩阵Φ_k可以是根据簇首装置管理范围内检测装置的坐标系位置对应的索引编号构建的。同时，本发明实施例中的稀疏表示矩阵Ψ与采样矩阵Φ_k也可以是定位装置或所述目标定位系统中其他装置根据坐标系的设置、簇首管理区域的划分等信息构建出来的，然后该定位装置或所述目标定位系统中其他装置可以通过广播等方式使相应的装置，如簇首装置获取自身需要的稀疏表示矩阵Ψ与采样矩阵Φ_k。

S307、定位装置根据目标位置数据确定目标装置的位置。

定位装置按照预设的坐标系位置与索引编号映射关系，将所述目标位置向量

中各个向量元素映射生成所述目标装置的坐标系位置。

具体可以根据

来进行坐标范围的限定，其中λ为预设的判决门限，该判决门限λ可根据

中非零元素的幅值来设定，例如可以设定为非零元素幅值的一半。其中，表示目标位置向量中，所有大于等于λ的向量元素所对应的坐标系位置的集合。

特别的，本发明提供的定位方法不仅仅适用于二维平面，在三维空间等情况同样适用，本发明只是举例说明，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。同时，上述簇首数据b_k和向量a_k也可以是行向量，本发明只是举例说明。

需要说明的是，由于本发明实施例中存在至少两个检测装置以及至少两个簇首装置，为了绘图方便，图4仅标示了一个检测装置及一个簇首装置以示说明。本发明实施例提供的目标定位方法步骤的先后顺序可以进行适当调整，步骤的数量也可以根据情况进行相应增减，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化的方法，因此不再赘述。

特别的，由本发明提供的定位方法得到的定位结果如图3中六角星所示，现有定位方法的定位结果如图3中方形所示，明显可以看出，本发明提供的目标定位方法定位精度较高。

图5为本发明实施例提供的目标定位方法与现有技术提供的目标定位方法的定位误差曲线图，其中，平面坐标系有16×16共256个节点，簇首装置共8个，目标装置共4个，噪声标准差为0.25，曲线d为本发明实施例提供的目标定位方法的定位误差曲线，曲线e为现有技术提供的目标定位方法的定位误差曲线，如图5所示，随着目标定位系统所部署总检测装置数量的增加，两者的定位误差均减小，但在装置数量相同的情况下，本发明实施例的定位准确性始终优于现有技术，且随着目标定位系统所部署总检测装置数量的增加，定位准确性的改善程度要大于现有技术。

图6为本发明实施例提供的目标定位方法与现有技术提供的目标定位方法的噪声鲁棒性曲线图，其中，平面坐标系有16×16共256个节点，检测装置共32个，簇首装置共8个，目标装置共4个，曲线f为本发明实施例提供的目标定位方法的噪声鲁棒性曲线，曲线g为现有技术提供的目标定位方法的噪声鲁棒性曲线，在噪声标准差相同时，本发明实施例提供的方法的抗噪声性能也优于现有技术，如图6所示，随着噪声标准差的增大，虽然两者的定位误差均增大，但现有技术的误差增大幅度要快于本发明实施例提供的方法，由此可见本技术方案的噪声鲁棒性优于现有技术。

本发明实施例提供的目标定位方法，通过对簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置数据，有效利用了系统中检测装置的合作增益，能够提高目标定位系统的定位准确性，增强噪声的鲁棒性能。

本发明实施例提供一种簇首装置70，应用于一种网络架构，网络架构包括：定位装置，至少两个检测装置和至少两个簇首装置，如图7所示，该簇首装置70包括：

获取单元701，用于获取簇首装置管理范围内的各个检测装置检测到的对目标装置的测量数据，并将所述测量数据发送给处理单元702。

处理单元702，用于接收所述获取单元701发送的所述测量数据，通过对测量数据进行去相关处理获取簇首数据，并将所述簇首数据发送给发送单元703。

发送单元703，用于接收所述处理单元702发送的所述簇首数据，向定位装置发送簇首数据，以便于定位装置对簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置数据，进而根据所述目标位置数据确定目标装置的位置。

这样一来，通过在目标定位系统中增加簇首装置70，使所述目标定位系统中存在联合稀疏性，处理单元进行的去相关处理保证了压缩感知技术的正常运用，定位装置最终获取的目标位置数据有效利用了系统中检测装置的合作增益，能够提高目标定位系统的定位准确性。

其中，当按照预设规则在网络架构中建立坐标系，处理单元702处理得到的簇首数据b满足：

b＝Ta+n；

其中，所述T为去相关处理矩阵，所述T满足

所述orth(·)表示正交化操作，(·)^T表示转置操作，

表示伪逆操作，所述Ψ为稀疏表示矩阵，在所述稀疏表示矩阵Ψ中，每列向量元素与代表坐标系位置的索引编号对应，第c列向量元素表示所述目标装置位于索引编号为c的坐标系位置时，在所有索引编号对应的坐标系位置对所述目标装置的测量数据，所述索引编号与所述坐标系位置一一对应，所述Φ为所述簇首装置的采样矩阵，所述采样矩阵Φ中，每行向量中非零元素的位置与所述簇首装置管理范围内的每个检测装置所在坐标系位置对应的索引编号对应，即若在所述坐标系中的所述簇首装置管理范围内的检测装置为M个，1≤m≤M，检测装置m所在坐标系位置对应的所述采样矩阵Φ中第m行向量元素的索引编号位置为非零元素，所述a为由所述簇首装置管理范围内的所述测量数据为元素组成的向量，所述n为所述簇首装置管理范围内的测量加性噪声及所述簇首装置与所述定位装置之间的测量加性噪声。

本发明实施例提供一种定位装置80，应用于一种网络架构，网络架构包括：定位装置，至少两个检测装置和至少两个簇首装置，如图8所示，该定位装置80包括：

接收单元801，用于接收各个簇首装置发送的簇首数据，并将所述簇首数据发送给联合稀疏性处理单元802。

联合稀疏性处理单元802，用于接收所述接收单元801发送的簇首数据，通过所述对簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置数据，并将所述目标位置数据发送给定位单元803。

定位单元803，用于接收所述联合稀疏性处理单元802发送的目标位置数据，根据所述目标位置数据确定目标装置的位置。

这样一来，联合稀疏性处理单元通过对簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置数据，有效利用了系统中检测装置的合作增益，使得定位单元更精确得获取目标装置的位置，能够提高目标定位系统的定位准确性。

其中，当按照预设规则在网络架构中建立坐标系，若存在K个簇首装置，接收单元801接收的簇首数据b_k满足：

b_k＝T_ka_k+n_k；

其中，1≤k≤K，所述T_k为簇首装置k的去相关处理矩阵，所述T_k满足

所述orth(·)表示正交化操作，(·)^T表示转置操作，

表示伪逆操作，所述Ψ为稀疏表示矩阵，在所述稀疏表示矩阵Ψ中，每列向量元素与代表坐标系位置的索引编号对应，第c列向量元素表示所述目标装置位于索引编号为c的坐标系位置时，在所有索引编号对应的坐标系位置对所述目标装置的测量数据，所述索引编号与所述坐标系位置一一对应，所述Φ_k为所述簇首装置k的采样矩阵，所述采样矩阵Φ_k中，每行向量中非零元素的位置与所述簇首装置管理范围内的每个检测装置所在坐标系位置的索引编号对应，即若在所述坐标系中的所述簇首装置k管理范围内的检测装置为M个，1≤m≤M，检测装置m所在坐标系位置对应的所述采样矩阵Φ_k中第m行向量元素的索引编号位置为非零元素，所述a_k为由所述簇首装置k管理范围内的所述测量数据为元素组成的向量，所述n_k为所述簇首装置k管理范围内的测量加性噪声及所述簇首装置k与所述定位装置之间的测量加性噪声之和。

进一步的，联合稀疏性处理单元802具体用于：

通过对簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置矩阵，该目标位置矩阵满足：

$[{\widehat{\mathrm{\θ}}}_1,...,{\widehat{\mathrm{\θ}}}_K]=\underset{{\mathrm{\θ}}_1,...,{\mathrm{\θ}}_K}{\arg \min }\{{\left|\right|\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}\left|\right|}_1+\mathrm{\ω}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|b_k-T_k{a}_k\left|\right|}_2^2\}.$

$s.t.,\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^K{\mathrm{\θ}}_{n,k}^2}\≤{\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}}_n,{\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}}_n\≥\mathrm{0,1}\≤n\≤N$

其中，s.t.表示使所述目标位置矩阵满足所述s.t.后的约束条件，

为参考向量

的第n个元素，θ_n，k为所述目标位置矩阵中第k个簇首装置所对应的列向量的第n个元素，所述参考向量

用于约束所述目标位置矩阵中各个簇首装置所对应的列向量间的联合稀疏性，N为所述索引编号的总个数，argmin{}表示求令括号中函数值最小的未知量，||·||₁表示1范数，||·||₂表示2范数，ω为预设的调整簇首数据的联合稀疏性和系统内累加误差的权重值。

通过对目标位置矩阵中的向量进行处理获取目标位置向量

满足：

其中，所述目标位置向量

即为所述目标位置数据。

具体地，定位单元803用于：

按照预设的坐标系位置与索引编号的映射关系，将所述目标位置向量

中各个向量元素映射生成所述目标装置的坐标系位置。

本发明实施例提供一种目标定位系统90，该目标定位系统90包括：定位装置901，至少两个检测装置902和至少两个簇首装置903，该检测装置902用于获取对目标装置的测量数据，并将所述测量数据发送至管理该检测装置的簇首装置；簇首装置903为本发明实施例提供的任意一种簇首装置用于获取所述簇首装置管理范围内的各个检测装置检测到的对目标装置的测量数据；还用于通过对所述测量数据进行去相关处理获取簇首数据；还用于向所述定位装置发送所述簇首数据，以便于所述定位装置对所述簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置数据，进而根据所述目标位置数据确定所述目标装置的位置。定位装置901为本发明实施例提供的任意一种定位装置，用于接收各个簇首装置发送的簇首数据；还用于通过对所述簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置数据；还用于根据所述目标位置数据确定所述目标装置的位置。

这样一来，在该目标定位系统通过对簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置数据，有效利用了系统中检测装置的合作增益，使得定位单元更精确得获取目标装置的位置，能够提高目标定位系统的定位准确性。

需要说明的是，该目标定位系统中的各个簇首装置管理的范围可以不同，各个簇首装置管理的检测装置数量也可以存在差异。本发明对此不做限制。

进一步的，在该目标定位系统中，检测装置将获取的测量数据发送至管理该检测装置的簇首装置，由于簇首装置的加入，使得检测装置被簇首装置分区管理，相应的，检测装置的检测数据发送目标也由原来的定位装置转为簇首装置，发射范围减小，相对于现有技术，检测装置的发射功率减少，降低了该目标定位系统的功耗。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理包括，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件的方式来实现，通用硬件包括通用集成电路、通用CPU、通用存储器、通用元器件等，当然也可以通过专用硬件包括专用集成电路、专用CPU、专用存储器、专用元器件等来实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (11)

1.一种目标定位方法，其特征在于，应用于一种网络架构，所述网络架构包括：定位装置，至少两个检测装置和至少两个簇首装置，所述方法包括：

所述簇首装置获取所述簇首装置管理范围内的各个检测装置检测到的对目标装置的测量数据；

所述簇首装置通过对所述测量数据进行去相关处理获取簇首数据；

所述簇首装置向所述定位装置发送所述簇首数据，以便于所述定位装置对所述簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置数据，进而根据所述目标位置数据确定所述目标装置的位置；

若存在K个所述簇首装置，所述定位装置对所述簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置数据包括：

所述定位装置通过对所述簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置矩阵，所述目标位置矩阵满足：

$\begin{array}{c}[{\widehat{\mathrm{\θ}}}_1,...{,\widehat{\mathrm{\θ}}}_K]=\underset{{\mathrm{\θ}}_1,...,{\mathrm{\θ}}_K}{\arg \min }\{{\left|\right|\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}\left|\right|}_1+\mathrm{\ω}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|b_k-T_k{a}_k\left|\right|}_2^2\}\\ s.t.,\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^K{\mathrm{\θ}}_{n,k}^2}\≤{\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}}_n,{\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}}_n\≥\mathrm{0,1}\≤n\≤N\end{array};$

其中，s.t.表示使得所述目标位置矩阵满足所述s.t.后的约束条件，

为参考向量的第n个元素，θ_n,k为所述目标位置矩阵中第k个簇首装置所对应的列向量的第n个元素，所述参考向量

用于约束所述目标位置矩阵中各个簇首装置所对应的列向量间的联合稀疏性，N为所述索引编号的总个数，argmin{}表示求令括号中函数值最小的未知量，||·||₁表示1范数，||·||₂表示2范数，ω为预设的调整所述簇首数据的联合稀疏性和系统内累加误差的权重值，所述b_k为簇首数据，1≤k≤K，所述T_k为簇首装置k的去相关处理矩阵，所述T_k满足

所述orth(·)表示正交化操作，(·)^T表示转置操作，

表示伪逆操作，所述Ψ为稀疏表示矩阵，在所述稀疏表示矩阵Ψ中，每列向量元素与代表坐标系位置的索引编号对应，第c列向量元素表示所述目标装置位于索引编号为c的坐标系位置时，在所有索引编号对应的坐标系位置对所述目标装置的测量数据，所述索引编号与所述坐标系位置一一对应，所述Φ_k为所述簇首装置k的采样矩阵，所述采样矩阵Φ_k中，每行向量中非零元素的位置与所述簇首装置k管理范围内的每个检测装置所在坐标系位置的索引编号对应，所述a_k为由所述簇首装置k管理范围内的所述测量数据为元素组成的向量；

所述定位装置通过对所述目标位置矩阵中的向量进行处理获取目标位置向量

所述

满足：

$\widehat{\mathrm{\θ}}=(1/K){\mathrm{\Σ}}_{k=1}^K{\widehat{\mathrm{\θ}}}_k;$

所述目标位置向量

为所述目标位置数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当按照预设规则在所述网络架构中建立坐标系，所述簇首装置通过对所述测量数据进行去相关处理获取簇首数据包括：

所述簇首数据b满足：

b=Ta+n；

其中，所述T为去相关处理矩阵，所述T满足

所述orth(·)表示正交化操作，(·)^T表示转置操作，

表示伪逆操作，所述Ψ为稀疏表示矩阵，在所述稀疏表示矩阵Ψ中，每列向量元素与代表坐标系位置的索引编号对应，第c列向量元素表示所述目标装置位于索引编号为c的坐标系位置时，在所有索引编号对应的坐标系位置对所述目标装置的测量数据，所述索引编号与所述坐标系位置一一对应，所述Φ为所述簇首装置的采样矩阵，所述采样矩阵Φ中，每行向量中非零元素的位置与所述簇首装置管理范围内的每个检测装置所在坐标系位置对应的索引编号对应，所述a为由所述簇首装置管理范围内的所述测量数据为元素组成的向量，所述n为所述簇首装置管理范围内的测量加性噪声及所述簇首装置与所述定位装置之间的测量加性噪声之和。

3.一种目标定位方法，其特征在于，应用于一种网络架构，所述网络架构包括：定位装置，至少两个检测装置和至少两个簇首装置，所述方法包括：

所述定位装置接收各个簇首装置发送的簇首数据；

所述定位装置通过对所述簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置数据；

所述定位装置根据所述目标位置数据确定所述目标装置的位置；

若存在K个所述簇首装置，所述定位装置通过对所述簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置数据包括：

所述定位装置通过对所述簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置矩阵，所述目标位置矩阵满足：

$\begin{array}{c}[{\widehat{\mathrm{\θ}}}_1,...{,\widehat{\mathrm{\θ}}}_K]=\underset{{\mathrm{\θ}}_1,...,{\mathrm{\θ}}_K}{\arg \min }\{{\left|\right|\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}\left|\right|}_1+\mathrm{\ω}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|b_k-T_k{a}_k\left|\right|}_2^2\}\\ s.t.,\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^K{\mathrm{\θ}}_{n,k}^2}\≤{\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}}_n,{\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}}_n\≥\mathrm{0,1}\≤n\≤N\end{array};$

其中，s.t.表示使得所述目标位置矩阵满足所述s.t.后的约束条件，

为参考向量

的第n个元素，θ_n,k为所述目标位置矩阵中第k个簇首装置所对应的列向量的第n个元素，所述参考向量

用于约束所述目标位置矩阵中各个簇首装置所对应的列向量间的联合稀疏性，N为所述索引编号的总个数，argmin{}表示求令括号中函数值最小的未知量，||·||₁表示1范数，||·||₂表示2范数，ω为预设的调整所述簇首数据的联合稀疏性和系统内累加误差的权重值，所述b_k为簇首数据，1≤k≤K，所述T_k为簇首装置k的去相关处理矩阵，所述T_k满足

所述orth(·)表示正交化操作，(·)^T表示转置操作，

表示伪逆操作，所述Ψ为稀疏表示矩阵，在所述稀疏表示矩阵Ψ中，每列向量元素与代表坐标系位置的索引编号对应，第c列向量元素表示所述目标装置位于索引编号为c的坐标系位置时，在所有索引编号对应的坐标系位置对所述目标装置的测量数据，所述索引编号与所述坐标系位置一一对应，所述Φ_k为所述簇首装置k的采样矩阵，所述采样矩阵Φ_k中，每行向量中非零元素的位置与所述簇首装置k管理范围内的每个检测装置所在坐标系位置的索引编号对应，所述a_k为由所述簇首装置k管理范围内的所述测量数据为元素组成的向量；

所述定位装置通过对所述目标位置矩阵中的向量进行处理获取目标位置向量

所述

满足：

$\widehat{\mathrm{\θ}}=(1/K){\mathrm{\Σ}}_{k=1}^K{\widehat{\mathrm{\θ}}}_k;$

所述目标位置向量

为所述目标位置数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，当按照预设规则在所述网络架构中建立坐标系，若存在K个所述簇首装置，所述簇首数据b_k满足：

b_k=T_ka_k+n_k；

其中，所述n_k为所述簇首装置k管理范围内的测量加性噪声及所述簇首装置k与所述定位装置之间的测量加性噪声之和。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述定位装置根据所述目标位置数据确定所述目标装置的位置包括：

所述定位装置按照预设的坐标系位置与索引编号的映射关系，将所述目标位置向量

中各个向量元素映射生成所述目标装置的坐标系位置。

6.一种簇首装置，其特征在于，应用于一种网络架构，所述网络架构包括：定位装置，至少两个检测装置和至少两个所述簇首装置，所述簇首装置包括：

获取单元，用于获取所述簇首装置管理范围内的各个检测装置检测到的对目标装置的测量数据，并将所述测量数据发送给处理单元；

处理单元，用于接收所述获取单元发送的所述测量数据，通过对所述测量数据进行去相关处理获取簇首数据，并将所述簇首数据发送给发送单元；

发送单元，用于接收所述处理单元发送的所述簇首数据，向所述定位装置发送所述簇首数据，以便于所述定位装置对所述簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置数据，进而根据所述目标位置数据确定所述目标装置的位置；

若存在K个所述簇首装置，所述定位装置对所述簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置数据包括：

所述定位装置通过对所述簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置矩阵，所述目标位置矩阵满足：

$\begin{array}{c}[{\widehat{\mathrm{\θ}}}_1,...{,\widehat{\mathrm{\θ}}}_K]=\underset{{\mathrm{\θ}}_1,...,{\mathrm{\θ}}_K}{\arg \min }\{{\left|\right|\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}\left|\right|}_1+\mathrm{\ω}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|b_k-T_k{a}_k\left|\right|}_2^2\}\\ s.t.,\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^K{\mathrm{\θ}}_{n,k}^2}\≤{\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}}_n,{\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}}_n\≥\mathrm{0,1}\≤n\≤N\end{array};$

其中，s.t.表示使得所述目标位置矩阵满足所述s.t.后的约束条件，

为参考向量的第n个元素，θ_n,k为所述目标位置矩阵中第k个簇首装置所对应的列向量的第n个元素，所述参考向量

用于约束所述目标位置矩阵中各个簇首装置所对应的列向量间的联合稀疏性，N为所述索引编号的总个数，argmin{}表示求令括号中函数值最小的未知量，||·||₁表示1范数，||·||₂表示2范数，ω为预设的调整所述簇首数据的联合稀疏性和系统内累加误差的权重值，所述b_k为簇首数据，1≤k≤K，所述T_k为簇首装置k的去相关处理矩阵，所述T_k满足

所述orth(·)表示正交化操作，(·)^T表示转置操作，

表示伪逆操作，所述Ψ为稀疏表示矩阵，在所述稀疏表示矩阵Ψ中，每列向量元素与代表坐标系位置的索引编号对应，第c列向量元素表示所述目标装置位于索引编号为c的坐标系位置时，在所有索引编号对应的坐标系位置对所述目标装置的测量数据，所述索引编号与所述坐标系位置一一对应，所述Φ_k为所述簇首装置k的采样矩阵，所述采样矩阵Φ_k中，每行向量中非零元素的位置与所述簇首装置k管理范围内的每个检测装置所在坐标系位置的索引编号对应，所述a_k为由所述簇首装置k管理范围内的所述测量数据为元素组成的向量；

所述定位装置通过对所述目标位置矩阵中的向量进行处理获取目标位置向量

所述

满足：

$\widehat{\mathrm{\θ}}=(1/K){\mathrm{\Σ}}_{k=1}^K{\widehat{\mathrm{\θ}}}_k;$

所述目标位置向量

为所述目标位置数据。

7.根据权利要求6所述的簇首装置，其特征在于，当按照预设规则在所述网络架构中建立坐标系，所述处理单元处理得到的所述簇首数据b满足：

b=Ta+n；

其中，所述T为去相关处理矩阵，所述T满足所述orth(·)表示正交化操作，(·)^T表示转置操作，

表示伪逆操作，所述Ψ为稀疏表示矩阵，在所述稀疏表示矩阵Ψ中，每列向量元素与代表坐标系位置的索引编号对应，第c列向量元素表示所述目标装置位于索引编号为c的坐标系位置时，在所有索引编号对应的坐标系位置对所述目标装置的测量数据，所述索引编号与所述坐标系位置一一对应的，所述Φ为所述簇首装置的采样矩阵，所述采样矩阵Φ中，每行向量中非零元素的位置与所述簇首装置管理范围内的每个检测装置所在坐标系位置对应的索引编号对应，所述a为由所述簇首装置管理范围内的所述测量数据为元素组成的向量，所述n为所述簇首装置管理范围内的测量加性噪声及所述簇首装置与所述定位装置之间的测量加性噪声之和。

8.一种定位装置，其特征在于，应用于一种网络架构，所述网络架构包括：所述定位装置，至少两个检测装置和至少两个簇首装置，所述定位装置包括：

接收单元，用于接收各个簇首装置发送的簇首数据，并将所述簇首数据发送给联合稀疏性处理单元；

联合稀疏性处理单元，用于接收所述接收单元发送的所述簇首数据，通过对所述簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置数据，并将所述目标位置数据发送给定位单元；

定位单元，用于接收所述联合稀疏性处理单元发送的所述目标位置数据，根据所述目标位置数据确定所述目标装置的位置；

所述联合稀疏性处理单元具体用于：

通过对所述簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置矩阵，所述目标位置矩阵满足：

$\begin{array}{c}[{\widehat{\mathrm{\θ}}}_1,...{,\widehat{\mathrm{\θ}}}_K]=\underset{{\mathrm{\θ}}_1,...,{\mathrm{\θ}}_K}{\arg \min }\{{\left|\right|\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}\left|\right|}_1+\mathrm{\ω}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|b_k-T_k{a}_k\left|\right|}_2^2\}\\ s.t.,\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^K{\mathrm{\θ}}_{n,k}^2}\≤{\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}}_n,{\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}}_n\≥\mathrm{0,1}\≤n\≤N\end{array};$

其中，s.t.表示使得所述目标位置矩阵满足所述s.t.后的约束条件，为参考向量

的第n个元素，θ_n,k为所述目标位置矩阵中第k个簇首装置所对应的列向量的第n个元素，所述参考向量

用于约束所述目标位置矩阵中各个簇首装置所对应的列向量间的联合稀疏性，N为所述索引编号的总个数，argmin{}表示求令括号中函数值最小的未知量，||·||₁表示1范数，||·||₂表示2范数，ω为预设的调整所述簇首数据的联合稀疏性和系统内累加误差的权重值，所述b_k为簇首数据，1≤k≤K，所述T_k为簇首装置k的去相关处理矩阵，所述T_k满足

所述orth(·)表示正交化操作，(·)^T表示转置操作，

表示伪逆操作，所述Ψ为稀疏表示矩阵，在所述稀疏表示矩阵Ψ中，每列向量元素与代表坐标系位置的索引编号对应，第c列向量元素表示所述目标装置位于索引编号为c的坐标系位置时，在所有索引编号对应的坐标系位置对所述目标装置的测量数据，所述索引编号与所述坐标系位置一一对应，所述Φ_k为所述簇首装置k的采样矩阵，所述采样矩阵Φ_k中，每行向量中非零元素的位置与所述簇首装置k管理范围内的每个检测装置所在坐标系位置的索引编号对应，所述a_k为由所述簇首装置k管理范围内的所述测量数据为元素组成的向量；

通过对所述目标位置矩阵中的向量进行处理获取目标位置向量

所述目标位置向量

满足：

$\widehat{\mathrm{\θ}}=(1/K){\mathrm{\Σ}}_{k=1}^K{\widehat{\mathrm{\θ}}}_k;$

所述目标位置向量为所述目标位置数据。

9.根据权利要求8所述的定位装置，其特征在于，当按照预设规则在所述网络架构中建立坐标系，若存在K个所述簇首装置，所述接收单元接收的所述簇首数据b_k满足：

b_k=T_ka_k+n_k；

其中，所述n_k为所述簇首装置k管理范围内的测量加性噪声及所述簇首装置k与所述定位装置之间的测量加性噪声之和。

10.根据权利要求9所述的定位装置，其特征在于，所述定位单元具体用于：

按照预设的坐标系位置与索引编号的映射关系，将所述目标位置向量

中各个向量元素映射生成所述目标装置的坐标系位置。

11.一种目标定位系统，其特征在于，所述目标定位系统包括：定位装置，至少两个检测装置和至少两个簇首装置，

所述检测装置用于获取对目标装置的测量数据，并将所述测量数据发送至管理所述检测装置的簇首装置；

所述簇首装置用于获取所述簇首装置管理范围内的各个检测装置检测到的对目标装置的测量数据；通过对所述测量数据进行去相关处理获取簇首数据；向所述定位装置发送所述簇首数据；

所述定位装置用于接收各个簇首装置发送的簇首数据；通过对所述簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置数据；根据所述目标位置数据确定所述目标装置的位置；

若存在K个所述簇首装置，所述通过对所述簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置数据包括：

所述定位装置通过对所述簇首数据进行联合稀疏性处理获取目标位置矩阵，所述目标位置矩阵满足：

$\begin{array}{c}[{\widehat{\mathrm{\θ}}}_1,...{,\widehat{\mathrm{\θ}}}_K]=\underset{{\mathrm{\θ}}_1,...,{\mathrm{\θ}}_K}{\arg \min }\{{\left|\right|\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}\left|\right|}_1+\mathrm{\ω}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|b_k-T_k{a}_k\left|\right|}_2^2\}\\ s.t.,\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^K{\mathrm{\θ}}_{n,k}^2}\≤{\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}}_n,{\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}}_n\≥\mathrm{0,1}\≤n\≤N\end{array};$

其中，s.t.表示使得所述目标位置矩阵满足所述s.t.后的约束条件，

为参考向量的第n个元素，θ_n,k为所述目标位置矩阵中第k个簇首装置所对应的列向量的第n个元素，所述参考向量

用于约束所述目标位置矩阵中各个簇首装置所对应的列向量间的联合稀疏性，N为所述索引编号的总个数，argmin{}表示求令括号中函数值最小的未知量，||·||₁表示1范数，||·||₂表示2范数，ω为预设的调整所述簇首数据的联合稀疏性和系统内累加误差的权重值，所述b_k为簇首数据，1≤k≤K，所述T_k为簇首装置k的去相关处理矩阵，所述T_k满足

所述orth(·)表示正交化操作，(·)^T表示转置操作，

表示伪逆操作，所述Ψ为稀疏表示矩阵，在所述稀疏表示矩阵Ψ中，每列向量元素与代表坐标系位置的索引编号对应，第c列向量元素表示所述目标装置位于索引编号为c的坐标系位置时，在所有索引编号对应的坐标系位置对所述目标装置的测量数据，所述索引编号与所述坐标系位置一一对应，所述Φ_k为所述簇首装置k的采样矩阵，所述采样矩阵Φ_k中，每行向量中非零元素的位置与所述簇首装置k管理范围内的每个检测装置所在坐标系位置的索引编号对应，所述a_k为由所述簇首装置k管理范围内的所述测量数据为元素组成的向量；

所述定位装置通过对所述目标位置矩阵中的向量进行处理获取目标位置向量

所述满足：

$\widehat{\mathrm{\θ}}=(1/K){\mathrm{\Σ}}_{k=1}^K{\widehat{\mathrm{\θ}}}_k;$

所述目标位置向量

为所述目标位置数据。

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