CN103200672B - 目标设备的定位方法和系统及设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种目标设备的定位方法和系统及设备，该方法包括簇节点根据获取的簇节点的有效测量数据和处理矩阵、簇节点的相邻簇节点共享的有效测量数据和处理矩阵，获取初始时刻的目标定位位置信息；根据簇节点的第t-1时刻的信号重建信息、簇节点的有效测量数据和处理矩阵、簇节点的相邻簇节点共享的有效测量数据和处理矩阵，以及接收到的簇节点的相邻簇节点的第t-1时刻的信号重建信息，获取第t时刻的目标定位位置信息；重复执行该步骤，直至获取的第M时刻的目标定位位置信息满足终止迭代条件；将第M时刻的目标定位位置信息作为待定位目标设备的位置的坐标并发送给簇节点的覆盖范围内的除簇节点的其他检测节点。

Description

目标设备的定位方法和系统及设备

技术领域

本发明涉及通信技术，尤其涉及一种目标设备的定位方法和系统及设备。

背景技术

在目标定位应用中，目标定位系统要解决的任务是如何采集测量数据以及如何根据所获测量数据对整个观测区域内的所有目标所在的位置进行准确、高效定位。目前，解决上述任务是通过CS目标定位技术来实现的，具体的，将现有的压缩感知（CompressiveSensing；简称：CS）技术应用到目标定位应用中。图1为现有技术中目标定位系统的架构示意图，如图1所示，该CS目标定位技术的具体实现方式为：仅在观测网格（该定位系统的整个观测区域等效为一个观测网格）上部署较少的检测节点，然后检测节点将各自的所在位置处的测量数据统一上报给定位系统内的集中式融合中心或者基站，以供集中式融合中心或者基站根据所收集的各测量数据对未知的目标位置向量进行重建，并依据重建结果对观测区域内的目标位置的坐标进行定位。

但是，该CS目标定位技术仅支持集中式场景，且完全依赖于集中式融合中心或者基站，若集中式融合中心或者基站出现异常，则无法实现对目标位置的坐标的准确定位；另外，由于所有的检测节点均向集中式融合中心或者基站上报测量数据，因此，还造成了目标定位系统内上报能耗开销较大，且上报传输损耗增大的问题。

发明内容

本发明提供一种目标设备的定位方法和系统及设备，用于实现了非集中式场景下对待定位目标设备的准确且高效定位。

本发明的第一方面是提供一种目标设备的定位方法，包括：

簇节点根据所述簇节点采集的本地测量数据和所述簇节点的簇覆盖范围内的除所述簇节点的其他检测节点采集并上报的本地测量数据，进行去相关处理，获取所述簇节点的有效测量数据和处理矩阵；

所述簇节点根据所述簇节点的有效测量数据和处理矩阵、所述簇节点的相邻簇节点共享的有效测量数据和处理矩阵，进行联合信号重建处理，获取所述簇节点的初始时刻的信号重建信息，并根据所述初始时刻的信号重建信息，获取所述初始时刻的目标定位位置信息；

所述簇节点根据所述簇节点的第t-1时刻的信号重建信息、所述簇节点的有效测量数据和处理矩阵、所述簇节点的相邻簇节点共享的有效测量数据和处理矩阵，以及接收到的所述簇节点的相邻簇节点的第t-1时刻的信号重建信息，进行迭代更新的联合信号重建处理，获取所述簇节点的第t时刻的信号重建信息，并根据所述第t时刻的信号重建信息，获取所述第t时刻的目标定位位置信息；重复执行该步骤，直至获取的第M时刻的目标定位位置信息满足终止迭代条件；

所述簇节点将第M时刻的目标定位位置信息作为待定位目标设备的位置的坐标，并将所述待定位目标设备的位置的坐标发送给所述簇节点的覆盖范围内的除所述簇节点的其他检测节点；

其中，t为时刻索引号，所述第t时刻表示当前时刻，所述第t-1时刻表示所述当前时刻的上一时刻，M表示满足终止迭代条件的迭代终止时刻，t和M均为整数，且M≥t≥1；当t=1时，所述第t-1时刻为所述初始时刻，当t≥1时，所述第t时刻表示所述初始时刻后的其他后续迭代更新时刻。

在本发明的第一方面的第一种可能实现方式中，所述簇节点根据所述簇节点采集的本地测量数据和所述簇节点的簇覆盖范围内的除所述簇节点的其他检测节点采集并上报的本地测量数据，进行去相关处理，获取所述簇节点的有效测量数据和处理矩阵，包括：

所述簇节点h_i根据其采集的本地测量数据和所述簇节点h_i的簇覆盖范围内的除所述簇节点的其他检测节点采集并上报的本地测量数据，采用公式 $m_{h_i}=T_{h_i}{\mathrm{\Φ}}_{h_i}s+n_{h_i}=T_{h_i}{\mathrm{\Φ}}_{h_i}\mathrm{\Ψ\θ}+n_{h_i}=A_{h_i}\mathrm{\θ}+n_{h_i},$ 获取所述簇节点h_i的有效测量数据和处理矩阵

其中，θ为所述待定位目标设备的位置向量；Ψ为稀疏表示矩阵；s为所述待定位目标设备在观测区域内所有网格点处的辐射信号向量，且s＝Ψθ；为采样矩阵，所述采样矩阵中每一行只有一个元素取值为1而其他元素均为0，且其中一行取值为1的元素的位置对应为所述簇节点h_i在网格中的位置，其他各行中取值为1的元素的位置分别对应为所述簇节点h_i的簇覆盖范围内其他各检测节点在网格中的位置；表示采集所述簇节点h_i以及其覆盖范围内其他各检测节点在网格中的各所在位置处的本地测量数据；为去相关矩阵，且orth(·)为对矩阵的列向量的正交化操作，(·)^T为转置操作，为伪逆操作； 为测量加性噪声。

结合第一方面的第一种可能实现方式，在第一方面的第二种可能实现方式中，所述簇节点根据所述簇节点的有效测量数据和处理矩阵、所述簇节点的相邻簇节点共享的有效测量数据和处理矩阵，进行联合信号重建处理，获取所述簇节点的初始时刻的信号重建信息，包括：

所述簇节点h_i根据所述簇节点h_i的有效测量数据和处理矩阵所述簇节点的相邻簇节点h_j共享的有效测量数据和处理矩阵采用公式 $\begin{array}{c}[{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_i}\left(0\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_j}\left(0\right)\right\}}_{h_j}]=\underset{{\mathrm{\θ}}_{h_i}\left(0\right),{\left\{{\mathrm{\θ}}_{h_j}\left(0\right)\right\}}_{h_j}}{\arg \min }\{{\left|\right|\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}\left(0\right)\left|\right|}_1+\mathrm{\λ}({\left|\right|m_{h_i}-A_{h_i}{\mathrm{\θ}}_{h_i}\left(0\right)\left|\right|}_2^2+{\mathrm{\Σ}}_{h_j}|\left|{m_{h_j}-A_{h_j}{\mathrm{\θ}}_{h_j}\left(0\right)\left|\right|}_2^2\right)\}\\ s.t.,\{\sqrt{{\mathrm{\θ}}_{n,h_i}^2\left(0\right)+{\mathrm{\Σ}}_{h_j}{\mathrm{\θ}}_{n,h_j}^2\left(0\right)}\≤\stackrel{\‾}{{\mathrm{\θ}}_n}\left(0\right),\stackrel{\‾}{{\mathrm{\θ}}_n}\left(0\right)\≥0,n=1,...N\}.\end{array},$ 进行联合信号重建处理，获取所述簇节点h_i的初始时刻的联合信号重建结果 $[{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_i}\left(0\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_j}\left(0\right)\right\}}_{h_j}];$

所述簇节点h_i采用公式 ${\widehat{\mathrm{\θ}}}_{h_i}\left(0\right)=\mathrm{avg}({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_i}\left(0\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_j}\left(0\right)\right\}}_{h_j})=1/H_i({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_i}\left(0\right)+{\mathrm{\Σ}}_{h_j}{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_j}\left(0\right)),$ 对所述初始时刻的联合信号重建结果进行平均处理，获取所述簇节点h_i的初始时刻的信号重建信息

其中， 代表所述簇节点h_i的相邻簇节点的集合； $\begin{array}{c}[{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_i}\left(t\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_j}\left(t\right)\right\}}_{h_j}]=\arg \min \{\·\}\\ s.t.,\{\·\}\end{array}$ 表示所述簇节点h_i在约束条件下求解令目标函数达到最小值的多向量重建结果argmin后的为目标函数，在所述目标函数中，为一个N×1的参考向量，表示该参考向量的1范数，用于表示所述簇节点的相邻簇节点集合中各个簇节点的有效测量数据的累加误差，所述簇节点的相邻簇节点集合中包括所述簇节点h_i和所述簇节点的相邻簇节点h_j，λ为权重值； $s.t.,\{\sqrt{{\mathrm{\θ}}_{n,h_i}^2\left(0\right)+{\mathrm{\Σ}}_{h_j}{\mathrm{\θ}}_{n,h_j}^2\left(0\right)}\≤\stackrel{\‾}{{\mathrm{\θ}}_n}\left(0\right),\stackrel{\‾}{{\mathrm{\θ}}_n}\left(0\right)\≥0,n=1,...N\}$ 表示约束条件，所述约束条件反映了参考向量对多个未知目标设备位置向量所具有的联合稀疏性的逐行约束，其中和分别表示向量和中的第n个元素。

结合第一方面的第二种可能实现方式，在第一方面的第三种可能实现方式中，所述簇节点根据所述簇节点的第t-1时刻的信号重建信息、所述簇节点的有效测量数据和处理矩阵、所述簇节点的相邻簇节点共享的有效测量数据和处理矩阵，以及接收到的所述簇节点的相邻簇节点的第t-1时刻的信号重建信息，进行迭代更新的联合信号重建处理，获取所述簇节点的第t时刻的信号重建信息，包括：

所述簇节点h_i根据所述簇节点h_i的第t-1时刻的信号重建信息所述簇节点h_i的有效测量数据和处理矩阵所述簇节点h_i的相邻簇节点h_j共享的有效测量数据和处理矩阵以及接收到的所述簇节点h_i的相邻簇节点h_j的第t-1时刻的信号重建信息采用公式 $\begin{array}{c}t\≥1:\\ [{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_i}\left(t\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_j}\left(t\right)\right\}}_{h_j}]=\underset{{\mathrm{\θ}}_{h_i}\left(t\right),{\left\{{\mathrm{\θ}}_{h_j}\left(t\right)\right\}}_{h_j}}{\arg \min }\{{\left|\right|\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}\left(t\right)\left|\right|}_1+\mathrm{\λ}({\left|\right|m_{h_i}-A_{h_i}{\mathrm{\θ}}_{h_i}\left(t\right)\left|\right|}_2^2+{\mathrm{\Σ}}_{h_j}{\left|\right|m_{h_j}-A_{h_j}{\mathrm{\θ}}_{h_j}\left(t\right)\left|\right|}_2^2)\}\\ s.t.,\left\{\begin{array}{c}\sqrt{{\mathrm{\θ}}_{n,h_i}^2\left(t\right)+{\mathrm{\Σ}}_{h_j}{\mathrm{\θ}}_{n,h_j}^2\left(t\right)}\≤\stackrel{\‾}{{\mathrm{\θ}}_n}\left(t\right),\stackrel{\‾}{{\mathrm{\θ}}_n}\left(t\right)\≥0,n=1,...N;\\ {\left|\right|\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}\left(t\right)-\{{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{h_i}(t-1)+{\mathrm{\Σ}}_{h_j}{w}_{h_i{h}_j}[{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{h_j}(t-1)-{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{h_i}(t-1)\left]\right\}\left|\right|}_2\≤\mathrm{\ϵ}\end{array}\right\}\end{array},$ 进行迭代更新的联合信号重建处理，获取所述簇节点h_i的第t时刻的联合信号重建结果

所述簇节点h_i采用公式 ${\widehat{\mathrm{\θ}}}_{h_i}\left(t\right)=\mathrm{avg}({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_i}\left(t\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_j}\left(t\right)\right\}}_{h_j})=1/H_i({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_i}\left(t\right)+{\mathrm{\Σ}}_{h_j}{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_j}\left(t\right)),$ 对所述第t时刻的联合信号重建结果进行平均处理，获取所述簇节点h_i的第t时刻的信号重建信息

其中，t≥1表示所述初始时刻后的其他后续迭代更新时刻，t=1,2,…； $\begin{array}{c}[{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_i}\left(t\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_j}\left(t\right)\right\}}_{h_j}]=\arg \min \{\·\}\\ s.t.,\{\·\}\end{array}$ 表示所述簇节点h_i在约束条件下求解令目标函数达到最小值的多向量重建结果argmin后的为目标函数，在所述目标函数中，为一个N×1的参考向量，表示该参考向量的1范数，用于表示所述簇节点的相邻簇节点集合中各个簇节点的有效测量数据的累加误差，所述簇节点的相邻簇节点集合中包括所述簇节点h_i和所述簇节点的相邻簇节点h_j，λ为权重值； $s.t.,\left\{\begin{array}{c}\sqrt{{\mathrm{\θ}}_{n,h_i}^2\left(t\right)+{\mathrm{\Σ}}_{h_j}{\mathrm{\θ}}_{n,h_j}^2\left(t\right)}\≤\stackrel{\‾}{{\mathrm{\θ}}_n}\left(t\right),\stackrel{\‾}{{\mathrm{\θ}}_n}\left(t\right)\≥0,n=1,...N;\\ {\left|\right|\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}\left(t\right)-\{{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{h_i}(t-1)+{\mathrm{\Σ}}_{h_j}{w}_{h_i{h}_j}[{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{h_j}(t-1)-{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{h_i}(t-1)\left]\right\}\left|\right|}_2\≤\mathrm{\ϵ}\end{array}\right\}$ 表示两个约束条件，约束条件一 $\sqrt{{\mathrm{\θ}}_{n,h_i}^2\left(t\right)+{\mathrm{\Σ}}_{h_j}{\mathrm{\θ}}_{n,h_j}^2\left(t\right)}\≤\stackrel{\‾}{{\mathrm{\θ}}_n}\left(t\right),\stackrel{\‾}{{\mathrm{\θ}}_n}\left(t\right)\≥0,n=1,...N$ 反映了参考向量对多个未知目标设备位置向量所具有的联合稀疏性的逐行约束，其中和分别表示向量和中的第n个元素，约束条件二表示在初始时刻后的其他后续迭代更新时刻，迭代更新的联合信号重建处理中还加入了第t-1时刻的信号重建信息对当前第t时刻的联合信号重建处理的迭代更新约束，为所述簇节点h_i接收到的其相邻簇节点h_j的第t-1时刻的信号重建信息；为差异权重系数， 表示所述簇节点h_i的相邻簇节点的集合，表示所述簇节点的相邻簇节点集合内簇节点的个数。

结合第一方面的第三种可能实现方式，在第一方面的第四种可能实现方式中，所述获取的第M时刻的目标定位位置信息满足终止迭代条件，包括：

获取的所述第M时刻的目标定位位置信息满足 ${\{({\hat{x}}_{h_i}^{\left(k\right)},{\hat{y}}_{h_i}^{\left(k\right)}){|\widehat{\mathrm{\θ}}}_{h_i}(M-1)\≥\mathrm{\γ}\}}_{(M-1)}=={\{{\hat{x}}_{h_i}^{\left(k\right)},{\hat{y}}_{h_i}^{\left(k\right)}|{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{h_i}\left(M\right)\≥\mathrm{\γ}\}}_{\left(M\right)},$ 即第M-1时刻的目标定位位置信息与第M时刻的目标定位位置信息相等；

其中，γ为目标定位判决门限，表示在第M-1时刻中根据信号重建信息所获取的目标定位位置信息，表示在第M时刻中根据信号重建信息所获取的目标定位位置信息。

结合第一方面至第一方面的第四种中任意种可能实现方式，在第一方面的第五种可能实现方式中，还包括：

当在所述初始时刻时，所述簇节点向所述簇节点的相邻簇节点广播所述簇节点在所述初始时刻获取的信号重建信息；或者，

当在所述初始时刻后的其他后续迭代更新时刻时，所述簇节点向所述簇节点的相邻簇节点广播所述簇节点在所述第t时刻获取的信号重建信息。

结合第一方面，在第一方面的第六种可能实现方式中，在所述获取所述簇节点的有效测量数据和处理矩阵之后，所述簇节点根据所述簇节点的有效测量数据和处理矩阵、所述簇节点的相邻簇节点共享的有效测量数据和处理矩阵，进行联合信号重建处理，获取所述簇节点的初始时刻的信号重建信息之前，所述方法还包括：

所述簇节点向所述簇节点的相邻簇节点共享所述簇节点的有效测量数据和处理矩阵。

本发明的第二方面是提供一种簇节点，包括：

相关处理模块，用于根据所述簇节点采集的本地测量数据和所述簇节点的簇覆盖范围内的除所述簇节点的其他检测节点采集并上报的本地测量数据，进行去相关处理，获取所述簇节点的有效测量数据和处理矩阵；

位置信息处理模块，用于根据所述簇节点的有效测量数据和处理矩阵、所述簇节点的相邻簇节点共享的有效测量数据和处理矩阵，进行联合信号重建处理，获取所述簇节点的初始时刻的信号重建信息，并根据所述初始时刻的信号重建信息，获取所述初始时刻的目标定位位置信息；并根据所述初始时刻的信号重建信息，获取所述初始时刻的目标定位位置信息；

所述位置信息处理模块还用于根据所述簇节点的第t-1时刻的信号重建信息、所述簇节点的有效测量数据和处理矩阵、所述簇节点的相邻簇节点共享的有效测量数据和处理矩阵，以及接收到的所述簇节点的相邻簇节点的第t-1时刻的信号重建信息，进行迭代更新的联合信号重建处理，获取所述簇节点的第t时刻的信号重建信息，并根据所述第t时刻的信号重建信息，获取所述第t时刻的目标定位位置信息；重复执行该步骤，直至获取的第M时刻的目标定位位置信息满足终止迭代条件；

待定位目标设备的位置的坐标处理模块，用于将第M时刻的目标定位位置信息作为待定位目标设备的位置的坐标，并将所述待定位目标设备的位置的坐标发送给所述簇节点的覆盖范围内的除所述簇节点的其他检测节点；

其中，t为时刻索引号，所述第t时刻表示当前时刻，所述第t-1时刻表示所述当前时刻的上一时刻，M表示满足终止迭代条件的迭代终止时刻，t和M均为整数，且M≥t≥1；当t=1时，所述第t-1时刻为所述初始时刻，当t≥1时，所述第t时刻表示所述初始时刻后的其他后续迭代更新时刻。

在第二方面的第一种可能实现方式中，所述相关处理模块具体用于根据其采集的本地测量数据和所述簇节点h_i的簇覆盖范围内的除所述簇节点的其他检测节点采集并上报的本地测量数据，采用公式 $m_{h_i}=T_{h_i}{\mathrm{\Φ}}_{h_i}s+n_{h_i}=T_{h_i}{\mathrm{\Φ}}_{h_i}\mathrm{\Ψ\θ}+n_{h_i}=A_{h_i}\mathrm{\θ}+n_{h_i},$ 获取所述簇节点h_i的有效测量数据和处理矩阵

其中，θ为所述待定位目标设备的位置向量；Ψ为稀疏表示矩阵；s为所述待定位目标设备在观测区域内所有网格点处的辐射信号向量，且s=Ψθ；为采样矩阵，所述采样矩阵中每一行只有一个元素取值为1而其他元素均为0，且其中一行取值为1的元素的位置对应为所述簇节点h_i在网格中的位置，其他各行中取值为1的元素的位置分别对应为所述簇节点h_i的簇覆盖范围内其他各检测节点在网格中的位置；表示采集所述簇节点h_i以及其覆盖范围内其他各检测节点在网格中的各所在位置处的本地测量数据；为去相关矩阵，且orth(·)为对矩阵的列向量的正交化操作，(·)^T为转置操作，为伪逆操作； 为测量加性噪声。

结合第二方面的第一种可能实现方式，在第二方面的第二种可能实现方式中，所述位置信息处理模块包括：

联合信号重建结果获取单元，用于根据所述簇节点h_i的有效测量数据和处理矩阵所述簇节点的相邻簇节点h_j共享的有效测量数据和处理矩阵采用公式 $\begin{array}{c}[{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_i}\left(0\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_j}\left(0\right)\right\}}_{h_j}]=\underset{{\mathrm{\θ}}_{h_i}\left(0\right),{\left\{{\mathrm{\θ}}_{h_j}\left(0\right)\right\}}_{h_j}}{\arg \min }\{{\left|\right|\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}\left(0\right)\left|\right|}_1+\mathrm{\λ}({\left|\right|m_{h_i}-A_{h_i}{\mathrm{\θ}}_{h_i}\left(0\right)\left|\right|}_2^2+{\mathrm{\Σ}}_{h_j}{\left|\right|m_{h_j}-A_{h_j}{\mathrm{\θ}}_{h_j}\left(0\right)\left|\right|}_2^2)\}\\ s.t.,\{\sqrt{{\mathrm{\θ}}_{n,h_i}^2\left(0\right)+{\mathrm{\Σ}}_{h_j}{\mathrm{\θ}}_{n,h_j}^2\left(0\right)}\≤\stackrel{\‾}{{\mathrm{\θ}}_n}\left(0\right),\stackrel{\‾}{{\mathrm{\θ}}_n}\left(0\right)\≥0,n=1,...N\}.\end{array},$ 进行联合信号重建处理，获取所述簇节点h_i的初始时刻的联合信号重建结果 $[{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_i}\left(0\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_j}\left(0\right)\right\}}_{h_j}];$

信号重建信息获取单元，用于采用公式 ${\widehat{\mathrm{\θ}}}_{h_i}\left(0\right)=\mathrm{avg}({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_i}\left(0\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_j}\left(0\right)\right\}}_{h_j})=1/H_i({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_i}\left(0\right)+{\mathrm{\Σ}}_{h_j}{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_j}\left(0\right)),$ 对所述初始时刻的联合信号重建结果进行平均处理，获取所述簇节点h_i的初始时刻的信号重建信息

其中， 代表所述簇节点h_i的相邻簇节点的集合； $\begin{array}{c}[{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_i}\left(0\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_j}\left(0\right)\right\}}_{h_j}]=\arg \min \{\·\}\\ s.t.,\{\·\}\end{array}$ 表示所述簇节点h_i在约束条件下求解令目标函数达到最小值的多向量重建结果argmin后的为目标函数，在所述目标函数中，为一个N×1的参考向量，表示该参考向量的1范数，用于表示所述簇节点的相邻簇节点集合中各个簇节点的有效测量数据的累加误差，所述簇节点的相邻簇节点集合中包括所述簇节点h_i和所述簇节点的相邻簇节点h_j，λ为权重值； $s.t.,\{\sqrt{{\mathrm{\θ}}_{n,h_i}^2\left(0\right)+{\mathrm{\Σ}}_{h_j}{\mathrm{\θ}}_{n,h_j}^2\left(0\right)}\≤\stackrel{\‾}{{\mathrm{\θ}}_n}\left(0\right),\stackrel{\‾}{{\mathrm{\θ}}_n}\left(0\right)\≥0,n=1,...N\}$ 表示约束条件，所述约束条件反映了参考向量对多个未知目标设备位置向量所具有的联合稀疏性的逐行约束，其中和分别表示向量和中的第n个元素。

结合第二方面的第二种可能实现方式，在第二方面的第三种可能实现方式中，所述联合信号重建结果获取单元还用于根据所述簇节点h_i的第t-1时刻的信号重建信息所述簇节点h_i的有效测量数据和处理矩阵所述簇节点h_i的相邻簇节点h_j共享的有效测量数据和处理矩阵以及接收到的所述簇节点h_i的相邻簇节点h_j的第t-1时刻的信号重建信息采用公式 $\begin{array}{c}t\≥1:\\ [{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_i}\left(t\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_j}\left(t\right)\right\}}_{h_j}]=\underset{{\mathrm{\θ}}_{h_i}\left(t\right),{\left\{{\mathrm{\θ}}_{h_j}\left(t\right)\right\}}_{h_j}}{\arg \min }\{{\left|\right|\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}\left(t\right)\left|\right|}_1+\mathrm{\λ}({\left|\right|m_{h_i}-A_{h_i}{\mathrm{\θ}}_{h_i}\left(t\right)\left|\right|}_2^2+{\mathrm{\Σ}}_{h_j}{\left|\right|m_{h_j}-A_{h_j}{\mathrm{\θ}}_{h_j}\left(t\right)\left|\right|}_2^2)\}\\ s.t.,\left\{\begin{array}{c}\sqrt{{\mathrm{\θ}}_{n,h_i}^2\left(t\right)+{\mathrm{\Σ}}_{h_j}{\mathrm{\θ}}_{n,h_j}^2\left(t\right)}\≤\stackrel{\‾}{{\mathrm{\θ}}_n}\left(t\right),\stackrel{\‾}{{\mathrm{\θ}}_n}\left(t\right)\≥0,n=1,...N;\\ {\left|\right|\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}\left(t\right)-\{{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{h_i}(t-1)+{\mathrm{\Σ}}_{h_j}{w}_{h_i{h}_j}[{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{h_j}(t-1)-{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{h_i}(t-1)\left]\right\}\left|\right|}_2\≤\mathrm{\ϵ}\end{array}\right\}\end{array},$ 进行迭代更新的联合信号重建处理，获取所述簇节点h_i的第t时刻的联合信号重建结果

所述信号重建信息获取单元还用于采用公式 ${\widehat{\mathrm{\θ}}}_{h_i}\left(t\right)=\mathrm{avg}({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_i}\left(t\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_j}\left(t\right)\right\}}_{h_j})=1/H_i({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_i}\left(t\right)+{\mathrm{\Σ}}_{h_j}{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_j}\left(t\right)),$ 对所述第t时刻的联合信号重建结果进行平均处理，获取所述簇节点h_i的第t时刻的信号重建信息

其中，t≥1表示所述初始时刻后的其他后续迭代更新时刻，t=1,2,…； $\begin{array}{c}[{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_i}\left(t\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{h_j}\left(t\right)\right\}}_{h_j}]=\arg \min \{\·\}\\ s.t.,\{\·\}\end{array}$ 表示所述簇节点h_i在约束条件下求解令目标函数达到最小值的多向量重建结果argmin后的为目标函数，在所述目标函数中，为一个N×1的参考向量，表示该参考向量的1范数，用于表示所述簇节点的相邻簇节点集合中各个簇节点的有效测量数据的累加误差，所述簇节点的相邻簇节点集合中包括所述簇节点h_i和所述簇节点的相邻簇节点h_j，λ为权重值； $s.t.,\left\{\begin{array}{c}\sqrt{{\mathrm{\θ}}_{n,h_i}^2\left(t\right)+{\mathrm{\Σ}}_{h_j}{\mathrm{\θ}}_{n,h_j}^2\left(t\right)}\≤\stackrel{\‾}{{\mathrm{\θ}}_n}\left(t\right),\stackrel{\‾}{{\mathrm{\θ}}_n}\left(t\right)\≥0,n=1,...N;\\ {\left|\right|\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}\left(t\right)-\{{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{h_i}(t-1)+{\mathrm{\Σ}}_{h_j}{w}_{h_i{h}_j}[{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{h_j}(t-1)-{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{h_i}(t-1)\left]\right\}\left|\right|}_2\≤\mathrm{\ϵ}\end{array}\right\}$ 表示两个约束条件，约束条件一 $\sqrt{{\mathrm{\θ}}_{n,h_i}^2\left(t\right)+{\mathrm{\Σ}}_{h_j}{\mathrm{\θ}}_{n,h_j}^2\left(t\right)}\≤\stackrel{\‾}{{\mathrm{\θ}}_n}\left(t\right),\stackrel{\‾}{{\mathrm{\θ}}_n}\left(t\right)\≥0,n=1,...N$ 反映了参考向量对多个未知目标设备位置向量所具有的联合稀疏性的逐行约束，其中和分别表示向量和中的第n个元素，约束条件二表示在初始时刻后的其他后续迭代更新时刻，迭代更新的联合信号重建处理中还加入了第t-1时刻的信号重建信息对当前第t时刻的联合信号重建处理的迭代更新约束，为所述簇节点h_i接收到的其相邻簇节点h_j的第t-1时刻的信号重建信息；为差异权重系数， 表示所述簇节点h_i的相邻簇节点的集合，表示所述簇节点的相邻簇节点集合内簇节点的个数。

结合第二方面的第三种可能实现方式，在第二方面的第四种可能实现方式中，所述位置信息处理模块还包括：

迭代终止条件处理单元，用于判断第t时刻的目标定位位置信息是否满足 ${\{({\hat{x}}_{h_i}^{\left(k\right)},{\hat{y}}_{h_i}^{\left(k\right)}){|\widehat{\mathrm{\θ}}}_{h_i}(t-1)\≥\mathrm{\γ}\}}_{(t-1)}=={\left\{({\hat{x}}_{h_i}^{\left(k\right)},{\hat{y}}_{h_i}^{\left(k\right)})\right|{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{h_i}\left(t\right)\≥\mathrm{\γ}\}}_{\left(t\right)},$ 若不满足，触发所述联合信号重建结果获取单元和信号重建信息获取单元继续操作，直至判断出所述信号重建信息获取单元获取的第M时刻的目标定位位置信息满足 ${\{({\hat{x}}_{h_i}^{\left(k\right)},{\hat{y}}_{h_i}^{\left(k\right)}){|\widehat{\mathrm{\θ}}}_{h_i}(M-1)\≥\mathrm{\γ}\}}_{(M-1)}=={\left\{({\hat{x}}_{h_i}^{\left(k\right)},{\hat{y}}_{h_i}^{\left(k\right)})\right|{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{h_i}\left(M\right)\≥\mathrm{\γ}\}}_{\left(M\right)};$

其中，γ为目标定位判决门限，表示在第t-1时刻中根据信号重建信息所获取的目标定位位置信息，表示在第t时刻中根据信号重建信息所获取的目标定位位置信息，表示在第M-1时刻中根据信号重建信息所获取的目标定位位置信息，表示在第M时刻中根据信号重建信息所获取的目标定位位置信息。

结合第二方面至第二方面的第四种中任意种可能实现方式，在第二方面的第五种可能实现方式中，还包括：

广播模块，用于当在所述初始时刻时，向所述簇节点的相邻簇节点广播所述簇节点在所述初始时刻获取的信号重建信息；或者，

所述广播模块，用于当在所述初始时刻后的其他后续迭代更新时刻时，向所述簇节点的相邻簇节点广播所述簇节点在所述第t时刻获取的信号重建信息。

结合第二方面，在第二方面的第六种可能实现方式中，还包括：

共享模块，用于向所述簇节点的相邻簇节点共享所述簇节点的有效测量数据和处理矩阵。

本发明的第三方面是提供一种目标设备的定位系统，其特征在于，包括：簇节点和所述簇节点的覆盖范围内的除所述簇节点的其他检测节点，其中，所述簇节点为上述所述的簇节点。

本发明的技术效果是：簇节点根据簇节点采集的本地测量数据和簇节点的簇覆盖范围内的除该簇节点的其他检测节点采集并上报的本地测量数据，进行去相关处理，获取簇节点的有效测量数据和处理矩阵；并根据簇节点的有效测量数据和处理矩阵、簇节点的相邻簇节点共享的有效测量数据和处理矩阵，进行联合信号重建处理，获取簇节点的初始时刻的信号重建信息，再根据初始时刻的信号重建信息，获取初始时刻的目标定位位置信息；然后根据簇节点的第t-1时刻的信号重建信息、簇节点的有效测量数据和处理矩阵、簇节点的相邻簇节点共享的有效测量数据和处理矩阵，以及接收到的簇节点的相邻簇节点的第t-1时刻的信号重建信息，进行迭代更新的联合信号重建处理，获取簇节点的第t时刻的信号重建信息，并根据第t时刻的信号重建信息，获取第t时刻的目标定位位置信息；重复执行该步骤，直至获取的第M时刻的目标定位位置信息满足终止迭代条件；最后将第M时刻的目标定位位置信息作为待定位目标设备的位置的坐标，并将待定位目标设备的位置的坐标发送给簇节点的覆盖范围内的除该簇节点的其他检测节点。由于检测节点仅向簇节点上报本地测量数据但不参与定位，簇节点与相邻簇节点之间共享信息，并执行基于簇间联合稀疏性信号处理和平均一致性数据融合的分布式目标定位，因此，有效地实现了非集中式场景下对待定位目标设备的准确且高效定位。

附图说明

图1为现有技术中目标定位系统的架构示意图；

图2为本发明目标设备的定位方法的一个实施例的流程图；

图3为本发明目标设备的定位方法所基于的多簇非集中式目标定位系统的结构示意图；

图4为本发明目标设备的定位方法所基于的系统的二维示意图；

图5为本发明目标设备的定位方法的另一个实施例的流程图；

图6为本发明簇节点的一个实施例的结构示意图；

图7为本发明簇节点的另一个实施例的结构示意图；

图8为本发明簇节点的又一个实施例的结构示意图。

具体实施方式

图2为本发明目标设备的定位方法的一个实施例的流程图，如图2所示，本实施例的方法包括：

步骤101、簇节点根据该簇节点采集的本地测量数据和该簇节点的簇覆盖范围内的除该簇节点的其他检测节点采集并上报的本地测量数据，进行去相关处理，获取该簇节点的有效测量数据和处理矩阵。

步骤102、簇节点根据该簇节点的有效测量数据和处理矩阵、该簇节点的相邻簇节点共享的有效测量数据和处理矩阵，进行联合信号重建处理，获取该簇节点的初始时刻的信号重建信息，并根据该初始时刻的信号重建信息，获取该初始时刻的目标定位位置信息。

步骤103、簇节点根据该簇节点的第t-1时刻的信号重建信息、该簇节点的有效测量数据和处理矩阵、该簇节点的相邻簇节点共享的有效测量数据和处理矩阵，以及接收到的该簇节点的相邻簇节点的第t-1时刻的信号重建信息，进行迭代更新的联合信号重建处理，获取该簇节点的第t时刻的信号重建信息，并根据该第t时刻的信号重建信息，获取该第t时刻的目标定位位置信息；重复执行该步骤，直至获取的第M时刻的目标定位位置信息满足终止迭代条件。

步骤104、簇节点将第M时刻的目标定位位置信息作为待定位目标设备的位置的坐标，并将该待定位目标设备的位置的坐标发送给该簇节点的覆盖范围内的除所述簇节点的其他检测节点。

其中，t为时刻索引号，该第t时刻表示当前时刻，该第t-1时刻表示该当前时刻的上一时刻，M表示满足终止迭代条件的迭代终止时刻，t和M均为整数，且M≥t≥1；当t=1时，该第t-1时刻为该初始时刻，当t≥1时，该第t时刻表示该初始时刻后的其他后续迭代更新时刻。

在本实施例中，应理解，簇节点自身也作为一个本地检测节点对其所在位置处进行观测并采集本地测量数据。簇节点根据其自身采集的本地测量数据和簇节点的簇覆盖范围内的除该簇节点的其他检测节点采集并上报的本地测量数据，进行去相关处理，获取簇节点的有效测量数据和处理矩阵；并根据簇节点的有效测量数据和处理矩阵、簇节点的相邻簇节点共享的有效测量数据和处理矩阵，进行联合信号重建处理，获取簇节点的初始时刻的信号重建信息，再根据初始时刻的信号重建信息，获取初始时刻的目标定位位置信息；然后根据簇节点的第t-1时刻的信号重建信息、簇节点的有效测量数据和处理矩阵、簇节点的相邻簇节点共享的有效测量数据和处理矩阵，以及接收到的簇节点的相邻簇节点的第t-1时刻的信号重建信息，进行迭代更新的联合信号重建处理，获取簇节点的第t时刻的信号重建信息，并根据第t时刻的信号重建信息，获取第t时刻的目标定位位置信息；重复执行该步骤，直至获取的第M时刻的目标定位位置信息满足终止迭代条件；最后将第M时刻的目标定位位置信息作为待定位目标设备的位置的坐标，并将待定位目标设备的位置的坐标发送给簇节点的覆盖范围内的除该簇节点的其他检测节点。由于检测节点仅向簇节点上报本地测量数据但不参与定位，簇节点与相邻簇节点之间共享信息，并执行基于簇间联合稀疏性信号处理和平均一致性数据融合的分布式目标定位，因此，有效地实现了非集中式场景下对待定位目标设备的准确且高效定位。

图3为本发明目标设备的定位方法所基于的多簇非集中式目标定位系统的结构示意图，如图3所示，该系统的整个观测区域内包括：待定位目标设备11、簇节点12和检测节点13。其中，簇节点12以及其覆盖范围分别如图1中的若干同心圆及以同心圆的圆形区域所示，图3中的其余圆点代表系统内部署的其他检测检点13。

另外，为了便于说明，本发明中，可以将整个观测区域表示为一个网格，图4为本发明目标设备的定位方法所基于的系统的二维示意图，如图4所示，将整个观测区域内（即一张X×Y的网格）内所有的X·Y个坐标点依次排开，构成一个N×1的目标位置向量θ（其中N=X·Y，即观测区域网格中的网格点的个数），由于K个待定位目标设备在某一观测时刻仅可能出现在所有N个坐标点中的任意K个位置上，所以待定位目标设备所在位置的坐标点的个数K远远小于目标位置向量的长度N（即K<<N），因此，在该目标位置向量θ中只有K个非零元素而其余N-K个元素值均为零，即该目标位置向量θ是空间稀疏的。另外，目标位置向量θ用于刻画待定位目标设备在整个观测区域中的所在位置信息，该列向量的长度为N，即N×1的列向量，当θ中的第p个元素为非零时，例如该元素等于1时，则说明在网格中的第p个元素所对应的坐标处存在待定位目标设置，其中p的范围为p∈[1,N]。

优选地，在整个观测区域内（即一张X×Y的网格），有K（图3中以K=3为例）个待定位目标设备11，这些目标的坐标位置分别对应为网格内的K个坐标点，可以表示为 $\{(x^{\left(k\right)},y^{\left(k\right)}),\&ForAll;k\&Element;[\mathrm{1,2},...,K].$

簇节点12的设置需要遵循在整个观测区域内均匀部署，即整个观测区域被所有簇节点12的累加范围所覆盖。另外，簇节点12在整个观测区域内的所在位置的坐标可以表示为其中，h_i代表簇节点12的索引号，代表所有簇节点12的集合，集合的势等于系统内簇节点12的个数，即

更为优选地，检测节点13可以表示为另外，判断检测节点13是否处于某个簇节点12的覆盖范围内，由检测节点13与簇节点12间的距离是否小于等于该簇节点的覆盖范围的半径来决定，即其中，C_i表示以h_i为簇节点12的簇索引，表示该簇节点12的覆盖范围的半径。需要说明的是，簇节点12的覆盖范围不一定是圆形，还可以是其他图形，且与检测节点13的关系也不一定由距离来决定，还可以是预先设定的其他的所属关系规则或策略，本发明并不对此进行限定。

图5为本发明目标设备的定位方法的另一个实施例的流程图，结合图4所示的二维示意图，如图5所示，该方法包括：

步骤201、簇节点h_i根据其采集的本地测量数据和该簇节点h_i的簇覆盖范围内的除该簇节点的其他检测节点采集并上报的本地测量数据，采用公式（1）：

$m_{h_i}=T_{h_i}{\mathrm{\&Phi;}}_{h_i}s+n_{h_i}=T_{h_i}{\mathrm{\&Phi;}}_{h_i}\mathrm{\&Psi;\&theta;}+n_{h_i}=A_{h_i}\mathrm{\&theta;}+n_{h_i}---\left(1\right)$

获取该簇节点h_i的有效测量数据和处理矩阵

其中，θ为该待定位目标设备的位置向量；Ψ为稀疏表示矩阵；s为该待定位目标设备在观测区域内所有网格点处的辐射信号向量，且s=Ψθ；为采样矩阵，该采样矩阵中每一行只有一个元素取值为1而其他元素均为0，且其中一行取值为1的元素的位置对应为该簇节点h_i在网格中的位置，其他各行中取值为1的元素的位置分别对应为该簇节点h_i的簇覆盖范围内其他各检测节点在网格中的位置；表示采集该簇节点h_i以及其覆盖范围内其他各检测节点在网格中的各所在位置处的本地测量数据；为去相关矩阵，且orth(·)为对矩阵的列向量的正交化操作，(·)^T为转置操作，为伪逆操作；为表述简便，称以上三个矩阵和Ψ的乘积为处理矩阵，且 为测量加性噪声。

优选地，考虑到无线信道的影响，检测节点的本地测量数据可以为RSS，具体的，由第k个待定位目标设备辐射的信号，经无线传播信道后到达第l个检测节点所在位置处的RSS为RSS(d_k,l)=P_t+K_e-10ηlg(d_k,l/d₀)+α+β。

其中，P_t为待定位目标设备的辐射功率，K_e为环境因子，η为路损因子，d_k,l为第k个待定位目标设备与第l个检测节点的距离d₀是参考距离，α是快衰因子，β是阴影衰落因子。

需要说明的是，本地测量数据除各检测节点处的RSS之外，还可以是其他本地测量数据，本发明并不对此进行限定。

步骤202、簇节点h_i根据该簇节点h_i的有效测量数据和处理矩阵该簇节点的相邻簇节点h_j共享的有效测量数据和处理矩阵采用公式（2）：

$\begin{array}{c}[{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(0\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(0\right)\right\}}_{h_j}]=\underset{{\mathrm{\&theta;}}_{h_i}\left(0\right),{\left\{{\mathrm{\&theta;}}_{h_j}\left(0\right)\right\}}_{h_j}}{\arg \min }\{{\left|\right|\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}\left(0\right)\left|\right|}_1+\mathrm{\&lambda;}({\left|\right|m_{h_i}-A_{h_i}{\mathrm{\&theta;}}_{h_i}\left(0\right)\left|\right|}_2^2+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}|\left|{m_{h_j}-A_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{h_j}\left(0\right)\left|\right|}_2^2\right)\}\\ s.t.,\{\sqrt{{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_i}^2\left(0\right)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_j}^2\left(0\right)}\&le;\stackrel{\&OverBar;}{{\mathrm{\&theta;}}_n}\left(0\right),\stackrel{\&OverBar;}{{\mathrm{\&theta;}}_n}\left(0\right)\&GreaterEqual;0,n=1,...N\}.\end{array}---\left(2\right)$

进行联合信号重建处理，获取该簇节点h_i的初始时刻的联合信号重建结果

其中， 代表该簇节点h_i的相邻簇节点的集合； $\begin{array}{c}[{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(0\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(0\right)\right\}}_{h_j}]=\arg \min \{\&CenterDot;\}\\ s.t.,\{\&CenterDot;\}\end{array}$ 表示该簇节点h_i在约束条件下求解令目标函数达到最小值的多向量重建结果argmin后的为目标函数，在该目标函数中，为一个N×1的参考向量，表示该参考向量的1范数，用于表示该簇节点的相邻簇节点集合中各个簇节点的有效测量数据的累加误差，该簇节点的相邻簇节点集合中包括该簇节点h_i和该簇节点的相邻簇节点h_j，λ为权重值； $s.t.,\{\sqrt{{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_i}^2\left(0\right)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_j}^2\left(0\right)}\&le;\stackrel{\&OverBar;}{{\mathrm{\&theta;}}_n}\left(0\right),\stackrel{\&OverBar;}{{\mathrm{\&theta;}}_n}\left(0\right)\&GreaterEqual;0,n=1,...N\}$ 表示约束条件，该约束条件反映了参考向量对多个未知目标设备位置向量所具有的联合稀疏性的逐行约束，其中和分别表示向量和中的第n个元素。

步骤203、簇节点h_i采用公式（3）：

${\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(0\right)=\mathrm{avg}({\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(0\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(0\right)\right\}}_{h_j})=1/H_i({\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(0\right)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(0\right))---\left(3\right)$

对该初始时刻的联合信号重建结果进行平均处理，获取该簇节点h_i的初始时刻的信号重建信息

步骤204、簇节点h_i根据初始时刻的信号重建信息，获取初始时刻的目标定位位置信息 ${\left\{({\hat{x}}_{h_i}^{\left(k\right)},{\hat{y}}_{h_i}^{\left(k\right)})\right|{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(0\right)\&GreaterEqual;\mathrm{\&gamma;}\}}_{\left(0\right)}.$

在实施例中，步骤204即为簇节点h_i根据初始时刻的信号重建信息中幅值大于目标定位判决门限γ的向量元素位置映射出在网格中所对应的位置坐标。

步骤205、簇节点h_i根据该簇节点h_i的第t-1时刻的信号重建信息该簇节点h_i的有效测量数据和处理矩阵该簇节点h_i的相邻簇节点h_j共享的有效测量数据和处理矩阵以及接收到的该簇节点h_i的相邻簇节点h_j的第t-1时刻的信号重建信息采用公式（4）：

$\begin{array}{c}t\&GreaterEqual;1:\\ [{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(t\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(t\right)\right\}}_{h_j}]=\underset{{\mathrm{\&theta;}}_{h_i}\left(t\right),{\left\{{\mathrm{\&theta;}}_{h_j}\left(t\right)\right\}}_{h_j}}{\arg \min }\{{\left|\right|\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}\left(t\right)\left|\right|}_1+\mathrm{\&lambda;}({\left|\right|m_{h_i}-A_{h_i}{\mathrm{\&theta;}}_{h_i}\left(t\right)\left|\right|}_2^2+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{\left|\right|m_{h_j}-A_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{h_j}\left(t\right)\left|\right|}_2^2)\}\\ s.t.,\left\{\begin{array}{c}\sqrt{{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_i}^2\left(t\right)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_j}^2\left(t\right)}\&le;\stackrel{\&OverBar;}{{\mathrm{\&theta;}}_n}\left(t\right),\stackrel{\&OverBar;}{{\mathrm{\&theta;}}_n}\left(t\right)\&GreaterEqual;0,n=1,...N;\\ {\left|\right|\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}\left(t\right)-\{{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}(t-1)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{w}_{h_i{h}_j}[{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}(t-1)-{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}(t-1)\left]\right\}\left|\right|}_2\&le;\mathrm{\&epsiv;}\end{array}\right\}\end{array}---\left(4\right)$

进行迭代更新的联合信号重建处理，获取该簇节点h_i的第t时刻的联合信号重建结果

其中，t≥1表示该初始时刻后的其他后续迭代更新时刻，t=1,2,…； $\begin{array}{c}[{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(t\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(t\right)\right\}}_{h_j}]=\arg \min \{\&CenterDot;\}\\ s.t.,\{\&CenterDot;\}\end{array}$ 表示该簇节点h_i在约束条件下求解令目标函数达到最小值的多向量重建结果argmin后的为目标函数，在该目标函数中，为一个N×1的参考向量，表示该参考向量的1范数，用于表示该簇节点的相邻簇节点集合中各个簇节点的有效测量数据的累加误差，该簇节点的相邻簇节点集合中包括该簇节点h_i和该簇节点的相邻簇节点h_j，λ为权重值； $s.t.,\left\{\begin{array}{c}\sqrt{{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_i}^2\left(t\right)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_j}^2\left(t\right)}\&le;\stackrel{\&OverBar;}{{\mathrm{\&theta;}}_n}\left(t\right),\stackrel{\&OverBar;}{{\mathrm{\&theta;}}_n}\left(t\right)\&GreaterEqual;0,n=1,...N;\\ {\left|\right|\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}\left(t\right)-\{{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}(t-1)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{w}_{h_i{h}_j}[{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}(t-1)-{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}(t-1)\left]\right\}\left|\right|}_2\&le;\mathrm{\&epsiv;}\end{array}\right\}$ 表示两个约束条件，约束条件一 $\sqrt{{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_i}^2\left(t\right)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_j}^2\left(t\right)}\&le;\stackrel{\&OverBar;}{{\mathrm{\&theta;}}_n}\left(t\right),\stackrel{\&OverBar;}{{\mathrm{\&theta;}}_n}\left(t\right)\&GreaterEqual;0,n=1,...N$ 反映了参考向量对多个未知目标设备位置向量所具有的联合稀疏性的逐行约束，其中和分别表示向量和中的第n个元素，约束条件二表示在初始时刻后的其他后续迭代更新时刻，迭代更新的联合信号重建处理中还加入了第t-1时刻的信号重建信息对当前第t时刻的联合信号重建处理的迭代更新约束，即，相邻簇节点之间的平均一致数据融合的约束条件，为该簇节点h_i接收到的其相邻簇节点h_j的第t-1时刻的信号重建信息；为差异权重系数， 表示该簇节点h_i的相邻簇节点的集合，表示该簇节点的相邻簇节点集合内簇节点的个数。

步骤206、簇节点h_i采用公式（5）：

${\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(t\right)=\mathrm{avg}({\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(t\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(t\right)\right\}}_{h_j})=1/H_i({\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(t\right)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(t\right))---\left(5\right)$

对该第t时刻的联合信号重建结果进行平均处理，获取该簇节点h_i的第t时刻的信号重建信息

步骤207、簇节点h_i根据第t时刻的信号重建信息，获取第t时刻的目标定位位置信息 ${\left\{({\hat{x}}_{h_i}^{\left(k\right)},{\hat{y}}_{h_i}^{\left(k\right)})\right|{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(0\right)\&GreaterEqual;\mathrm{\&gamma;}\}}_{\left(t\right)}.$

在本实施例中，步骤207即为簇节点h_i根据第t时刻的信号重建信息中幅值大于目标定位判决门限γ的向量元素位置映射出在网格中所对应的位置坐标。

步骤208、判断第t时刻的目标定位位置信息是否满足公式（6）：

${\left\{({\hat{x}}_{h_i}^{\left(k\right)},{\hat{y}}_{h_i}^{\left(k\right)})\right|{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}(t-1)\&GreaterEqual;\mathrm{\&gamma;}\}}_{(t-1)}=={\left\{({\hat{x}}_{h_i}^{\left(k\right)},{\hat{y}}_{h_i}^{\left(k\right)})\right|{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(t\right)\&GreaterEqual;\mathrm{\&gamma;}\}}_{\left(t\right)}---\left(6\right)$

若满足，则执行步骤209；若不满足，则将t加1，并执行步骤205。

在本实施例中，判断第t时刻的目标定位位置信息是否满足公式（6），即判断第t-1时刻的目标定位位置信息与第t时刻的目标定位位置信息是否相等。

另外，γ为目标定位判决门限，表示在第t-1时刻中根据信号重建信息所获取的目标定位位置信息并通过坐标来表示，表示在第t时刻中根据信号重建信息所获取的目标定位位置信息并通过坐标来表示，双等号“==”表示判决左右两端（即前后时刻）目标定位位置信息相等。

步骤209、将满足终止迭代条件的第t时刻（即为上述图1中所示的第M时刻）的目标定位位置信息作为待定位目标设备的位置的坐标，并将该待定位目标设备的位置的坐标发送给簇节点的覆盖范围的其他检测节点。

在本实施例中，可以充分利用非集中式定位系统内多簇之间的合作增益，一方面，根据相邻簇节点间相互共享的簇内有效测量数据和处理矩阵，利用相连簇间潜在的联合稀疏性，执行联合信号重建操作；另一方面，根据相邻簇节点间相互共享的信号重建信息，利用簇间数据融合的平均一致性，执行迭代更新操作，从而通过以上两个方面的交叉作用，实现了非集中式场景下的鲁棒的、准确的、高效的目标定位。

进一步的，在本发明的又一个实施例的基础上，在上述图5所示实施例的基础上，该方法还包括：

当在该初始时刻时，该簇节点向该簇节点的相邻簇节点广播该簇节点在该初始时刻获取的信号重建信息；或者，

当在该初始时刻后的其他后续迭代更新时刻时，该簇节点向该簇节点的相邻簇节点广播该簇节点在该第t时刻获取的信号重建信息。

更进一步的，在本发明的再一个实施例的基础上，在上述图2所示实施例的基础上，在步骤101之后，步骤102之前，该方法还包括：

簇节点向该簇节点的相邻簇节点共享该簇节点的有效测量数据和处理矩阵。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各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，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

图6为本发明簇节点的一个实施例的结构示意图，如图6所示，本实施例的簇节点包括：相关处理模块21、位置信息处理模块22和待定位目标设备的位置的坐标处理模块23。其中，相关处理模块21用于根据该簇节点采集的本地测量数据和该簇节点的簇覆盖范围内的除该簇节点的其他检测节点采集并上报的本地测量数据，进行去相关处理，获取该簇节点的有效测量数据和处理矩阵；位置信息处理模块22用于根据该簇节点的有效测量数据和处理矩阵、该簇节点的相邻簇节点共享的有效测量数据和处理矩阵，进行联合信号重建处理，获取该簇节点的初始时刻的信号重建信息，并根据该初始时刻的信号重建信息，获取该初始时刻的目标定位位置信息；位置信息处理模块22还用于根据该簇节点的第t-1时刻的信号重建信息、该簇节点的有效测量数据和处理矩阵、该簇节点的相邻簇节点共享的有效测量数据和处理矩阵，以及接收到的该簇节点的相邻簇节点的第t-1时刻的信号重建信息，进行迭代更新的联合信号重建处理，获取该簇节点的第t时刻的信号重建信息，并根据该第t时刻的信号重建信息，获取该第t时刻的目标定位位置信息；重复执行该步骤，直至获取的第M时刻的目标定位位置信息满足终止迭代条件；待定位目标设备的位置的坐标处理模块23用于将第M时刻的目标定位位置信息作为待定位目标设备的位置的坐标，并将该待定位目标设备的位置的坐标发送给该簇节点的覆盖范围内的除该簇节点的其他检测节点；其中，t为时刻索引号，该第t时刻表示当前时刻，该第t-1时刻表示该当前时刻的上一时刻，M表示满足终止迭代条件的迭代终止时刻，t和M均为整数，且M≥t≥1；当t=1时，该第t-1时刻为该初始时刻，当t≥1时，该第t时刻表示该初始时刻后的其他后续迭代更新时刻。

本实施例的簇节点可以执行图2所示方法实施例的技术方案，其实现原理相类似，此处不再赘述。

在本实施例中，簇节点根据簇节点采集的本地测量数据和簇节点的簇覆盖范围内的除该簇节点的其他检测节点采集并上报的本地测量数据，进行去相关处理，获取簇节点的有效测量数据和处理矩阵；并根据簇节点的有效测量数据和处理矩阵、簇节点的相邻簇节点共享的有效测量数据和处理矩阵，进行联合信号重建处理，获取簇节点的初始时刻的信号重建信息，再根据初始时刻的信号重建信息，获取初始时刻的目标定位位置信息；然后根据簇节点的第t-1时刻的信号重建信息、簇节点的有效测量数据和处理矩阵、簇节点的相邻簇节点共享的有效测量数据和处理矩阵，以及接收到的簇节点的相邻簇节点的第t-1时刻的信号重建信息，进行迭代更新的联合信号重建处理，获取簇节点的第t时刻的信号重建信息，并根据第t时刻的信号重建信息，获取第t时刻的目标定位位置信息；重复执行该步骤，直至获取的第M时刻的目标定位位置信息满足终止迭代条件；最后将第M时刻的目标定位位置信息作为待定位目标设备的位置的坐标，并将待定位目标设备的位置的坐标发送给簇节点的覆盖范围内的除该簇节点的其他检测节点。由于检测节点仅向簇节点上报本地测量数据但不参与定位，簇节点与相邻簇节点之间共享信息，并执行基于簇间联合稀疏性信号处理和平均一致性数据融合的分布式目标定位，因此，有效地实现了非集中式场景下对待定位目标设备的准确且高效定位。

图7为本发明簇节点的另一个实施例的结构示意图，在上述图6所示实施例的基础上，如图7所示，相关处理模块21具体用于根据其采集的本地测量数据和该簇节点h_i的簇覆盖范围内的除该簇节点的其他检测节点采集并上报的本地测量数据，采用公式 $m_{h_i}=T_{h_i}{\mathrm{\&Phi;}}_{h_i}s+n_{h_i}=T_{h_i}{\mathrm{\&Phi;}}_{h_i}\mathrm{\&Psi;\&theta;}+n_{h_i}=A_{h_i}\mathrm{\&theta;}+n_{h_i},$ 获取该簇节点h_i的有效测量数据和处理矩阵

其中，θ为该待定位目标设备的位置向量；Ψ为稀疏表示矩阵；s为该待定位目标设备在观测区域内所有网格点处的辐射信号向量，且s=Ψθ；为采样矩阵，该采样矩阵中每一行只有一个元素取值为1而其他元素均为0，且其中一行取值为1的元素的位置对应为该簇节点h_i在网格中的位置，其他各行中取值为1的元素的位置分别对应为该簇节点h_i的簇覆盖范围内其他各检测节点在网格中的位置；表示采集该簇节点h_i以及其覆盖范围内其他各检测节点在网格中的各所在位置处的本地测量数据；为去相关矩阵，且orth(·)为对矩阵的列向量的正交化操作，(·)^T为转置操作，为伪逆操作； 为测量加性噪声。

优选地，位置信息处理模块22包括：联合信号重建结果获取单元221和信号重建信息获取单元222，其中，联合信号重建结果获取单元221用于根据该簇节点h_i的有效测量数据和处理矩阵该簇节点的相邻簇节点h_j共享的有效测量数据和处理矩阵采用公式 $\begin{array}{c}[{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(0\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(0\right)\right\}}_{h_j}]=\underset{{\mathrm{\&theta;}}_{h_i}\left(0\right),{\left\{{\mathrm{\&theta;}}_{h_j}\left(0\right)\right\}}_{h_j}}{\arg \min }\{{\left|\right|\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}\left(0\right)\left|\right|}_1+\mathrm{\&lambda;}({\left|\right|m_{h_i}-A_{h_i}{\mathrm{\&theta;}}_{h_i}\left(0\right)\left|\right|}_2^2+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}|\left|{m_{h_j}-A_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{h_j}\left(0\right)\left|\right|}_2^2\right)\}\\ s.t.,\{\sqrt{{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_i}^2\left(0\right)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_j}^2\left(0\right)}\&le;\stackrel{\&OverBar;}{{\mathrm{\&theta;}}_n}\left(0\right),\stackrel{\&OverBar;}{{\mathrm{\&theta;}}_n}\left(0\right)\&GreaterEqual;0,n=1,...N\}.\end{array},$ 进行联合信号重建处理，获取该簇节点h_i的初始时刻的联合信号重建结果信号重建信息获取单元222用于采用公式 ${\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(0\right)=\mathrm{avg}({\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(0\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(0\right)\right\}}_{h_j})=1/H_i({\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(0\right)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(0\right)),$ 对该初始时刻的联合信号重建结果进行平均处理，获取该簇节点h_i的初始时刻的信号重建信息

其中， 代表该簇节点h_i的相邻簇节点的集合； $\begin{array}{c}[{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(0\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(0\right)\right\}}_{h_j}]=\arg \min \{\&CenterDot;\}\\ s.t.,\{\&CenterDot;\}\end{array}$ 表示该簇节点h_i在约束条件下求解令目标函数达到最小值的多向量重建结果argmin后的为目标函数，在该目标函数中，为一个N×1的参考向量，表示该参考向量的1范数，用于表示该簇节点的相邻簇节点集合中各个簇节点的有效测量数据的累加误差，该簇节点的相邻簇节点集合中包括该簇节点h_i和该簇节点的相邻簇节点h_j，λ为权重值； $s.t.,\{\sqrt{{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_i}^2\left(0\right)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_j}^2\left(0\right)}\&le;\stackrel{\&OverBar;}{{\mathrm{\&theta;}}_n}\left(0\right),\stackrel{\&OverBar;}{{\mathrm{\&theta;}}_n}\left(0\right)\&GreaterEqual;0,n=1,...N\}$ 表示约束条件，该约束条件反映了参考向量对多个未知目标设备位置向量所具有的联合稀疏性的逐行约束，其中和分别表示向量和中的第n个元素。

更为优选地，联合信号重建结果获取单元221还用于根据该簇节点h_i的第t-1时刻的信号重建信息该簇节点h_i的有效测量数据和处理矩阵该簇节点h_i的相邻簇节点h_j共享的有效测量数据和处理矩阵以及接收到的该簇节点h_i的相邻簇节点h_j的第t-1时刻的信号重建信息采用公式 $\begin{array}{c}t\&GreaterEqual;1:\\ [{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(t\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(t\right)\right\}}_{h_j}]=\underset{{\mathrm{\&theta;}}_{h_i}\left(t\right),{\left\{{\mathrm{\&theta;}}_{h_j}\left(t\right)\right\}}_{h_j}}{\arg \min }\{{\left|\right|\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}\left(t\right)\left|\right|}_1+\mathrm{\&lambda;}({\left|\right|m_{h_i}-A_{h_i}{\mathrm{\&theta;}}_{h_i}\left(t\right)\left|\right|}_2^2+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{\left|\right|m_{h_j}-A_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{h_j}\left(t\right)\left|\right|}_2^2)\}\\ s.t.,\left\{\begin{array}{c}\sqrt{{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_i}^2\left(t\right)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_j}^2\left(t\right)}\&le;\stackrel{\&OverBar;}{{\mathrm{\&theta;}}_n}\left(t\right),\stackrel{\&OverBar;}{{\mathrm{\&theta;}}_n}\left(t\right)\&GreaterEqual;0,n=1,...N;\\ {\left|\right|\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}\left(t\right)-\{{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}(t-1)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{w}_{h_i{h}_j}[{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}(t-1)-{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}(t-1)\left]\right\}\left|\right|}_2\&le;\mathrm{\&epsiv;}\end{array}\right\}\end{array},$ 进行迭代更新的联合信号重建处理，获取该簇节点h_i的第t时刻的联合信号重建结果信号重建信息获取单元222还用于采用公式 ${\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(t\right)=\mathrm{avg}({\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(t\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(t\right)\right\}}_{h_j})=1/H_i({\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(t\right)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(t\right)),$ 对该第t时刻的联合信号重建结果进行平均处理，获取该簇节点h_i的第t时刻的信号重建信息

其中，t≥1表示该初始时刻后的其他后续迭代更新时刻，t=1,2,…； $\begin{array}{c}[{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(t\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(t\right)\right\}}_{h_j}]=\arg \min \{\&CenterDot;\}\\ s.t.,\{\&CenterDot;\}\end{array}$ 表示该簇节点h_i在约束条件下求解令目标函数达到最小值的多向量重建结果argmin后的为目标函数，在该目标函数中，为一个N×1的参考向量，表示该参考向量的1范数，用于表示该簇节点的相邻簇节点集合中各个簇节点的有效测量数据的累加误差，该簇节点的相邻簇节点集合中包括该簇节点h_i和该簇节点的相邻簇节点h_j，λ为权重值； $s.t.,\left\{\begin{array}{c}\sqrt{{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_i}^2\left(t\right)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_j}^2\left(t\right)}\&le;\stackrel{\&OverBar;}{{\mathrm{\&theta;}}_n}\left(t\right),\stackrel{\&OverBar;}{{\mathrm{\&theta;}}_n}\left(t\right)\&GreaterEqual;0,n=1,...N;\\ {\left|\right|\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}\left(t\right)-\{{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}(t-1)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{w}_{h_i{h}_j}[{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}(t-1)-{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}(t-1)\left]\right\}\left|\right|}_2\&le;\mathrm{\&epsiv;}\end{array}\right\}$ 表示两个约束条件，约束条件一 $\sqrt{{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_i}^2\left(t\right)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_j}^2\left(t\right)}\&le;\stackrel{\&OverBar;}{{\mathrm{\&theta;}}_n}\left(t\right),\stackrel{\&OverBar;}{{\mathrm{\&theta;}}_n}\left(t\right)\&GreaterEqual;0,n=1,...N$ 反映了参考向量对多个未知目标设备位置向量所具有的联合稀疏性的逐行约束，其中和分别表示向量和中的第n个元素，约束条件二 ${\left|\right|\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}\left(t\right)-\{{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}(t-1)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{w}_{h_i{h}_j}[{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}(t-1)-{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}(t-1)\left]\right\}\left|\right|}_2<\mathrm{\&epsiv;}$ 表示在初始时刻后的其他后续迭代更新时刻，迭代更新的联合信号重建处理中还加入了第t-1时刻的信号重建信息对当前第t时刻的联合信号重建处理的迭代更新约束，为该簇节点h_i接收到的其相邻簇节点h_j的第t-1时刻的信号重建信息；为差异权重系数， 表示该簇节点h_i的相邻簇节点的集合，表示该簇节点的相邻簇节点集合内簇节点的个数。

更为优选地，该位置信息处理模块22还包括：迭代终止条件处理单元223，用于判断第t时刻的目标定位位置信息是否满足 ${\left\{({\hat{x}}_{h_i}^{\left(k\right)},{\hat{y}}_{h_i}^{\left(k\right)})\right|{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}(t-1)\&GreaterEqual;\mathrm{\&gamma;}\}}_{(t-1)}=={\{{\hat{x}}_{h_i}^{\left(k\right)},{\hat{y}}_{h_i}^{\left(k\right)}|{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(t\right)\&GreaterEqual;\mathrm{\&gamma;}\}}_{\left(t\right)},$ 若不满足，触发该联合信号重建结果获取单元221和信号重建信息获取单元222继续操作，直至判断出该信号重建信息获取单元222获取的第M时刻的目标定位位置信息满足 ${\left\{({\hat{x}}_{h_i}^{\left(k\right)},{\hat{y}}_{h_i}^{\left(k\right)})\right|{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}(M-1)\&GreaterEqual;\mathrm{\&gamma;}\}}_{(M-1)}=={\{{\hat{x}}_{h_i}^{\left(k\right)},{\hat{y}}_{h_i}^{\left(k\right)}|{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(M\right)\&GreaterEqual;\mathrm{\&gamma;}\}}_{\left(M\right)};$

其中，γ为目标定位判决门限，表示在第t-1时刻中根据信号重建信息所获取的目标定位位置信息，表示在第t时刻中根据信号重建信息所获取的目标定位位置信息，表示在第M-1时刻中根据信号重建信息所获取的目标定位位置信息，表示在第M时刻中根据信号重建信息所获取的目标定位位置信息。

图8为本发明簇节点的又一个实施例的结构示意图，在上述图6所示实施例的基础上，如图8所示，该簇节点还包括：广播模块24，该广播模块24用于当在该初始时刻时，向该簇节点的相邻簇节点广播该簇节点在该初始时刻获取的信号重建信息；或者，

该广播模块24，用于当在该初始时刻后的其他后续迭代更新时刻时，向该簇节点的相邻簇节点广播该簇节点在该第t时刻获取的信号重建信息。

优选地，该簇节点还包括：共享模块25，用于向该簇节点的相邻簇节点共享该簇节点的有效测量数据和处理矩阵。

本发明还提供了一种目标设备的定位系统，包括：簇节点和该簇节点的覆盖范围内的处该簇节点的其他检测节点，其中，该簇节点可以为上述图6至图8任意所示的簇节点，并可以执行图2至图5任意方法所示的实施例，其实现原理相类似，此处不再赘述。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (15)

1.一种目标设备的定位方法，其特征在于，包括：

簇节点根据所述簇节点采集的本地测量数据和所述簇节点的簇覆盖范围内的除所述簇节点的其他检测节点采集并上报的本地测量数据，进行去相关处理，获取所述簇节点的有效测量数据和处理矩阵；

所述簇节点根据所述簇节点的有效测量数据和处理矩阵、所述簇节点的相邻簇节点共享的有效测量数据和处理矩阵，进行联合信号重建处理，获取所述簇节点的初始时刻的信号重建信息，并根据所述初始时刻的信号重建信息，获取所述初始时刻的目标定位位置信息；

所述簇节点根据所述簇节点的第t-1时刻的信号重建信息、所述簇节点的有效测量数据和处理矩阵、所述簇节点的相邻簇节点共享的有效测量数据和处理矩阵，以及接收到的所述簇节点的相邻簇节点的第t-1时刻的信号重建信息，进行迭代更新的联合信号重建处理，获取所述簇节点的第t时刻的信号重建信息，并根据所述第t时刻的信号重建信息，获取所述第t时刻的目标定位位置信息；重复执行该步骤，直至获取的第M时刻的目标定位位置信息满足终止迭代条件；

所述簇节点将第M时刻的目标定位位置信息作为待定位目标设备的位置的坐标，并将所述待定位目标设备的位置的坐标发送给所述簇节点的覆盖范围内的除所述簇节点的其他检测节点；

其中，t为时刻索引号，所述第t时刻表示当前时刻，所述第t-1时刻表示所述当前时刻的上一时刻，M表示满足终止迭代条件的迭代终止时刻，t和M均为整数，且M≥t≥1；当t＝1时，所述第t-1时刻为所述初始时刻，当t≥1时，所述第t时刻表示所述初始时刻后的其他后续迭代更新时刻。

2.根据权利要求1所述的目标设备的定位方法，其特征在于，所述簇节点根据所述簇节点采集的本地测量数据和所述簇节点的簇覆盖范围内的除所述簇节点的其他检测节点采集并上报的本地测量数据，进行去相关处理，获取所述簇节点的有效测量数据和处理矩阵，包括：

所述簇节点h_i根据其采集的本地测量数据和所述簇节点h_i的簇覆盖范围内的除所述簇节点的其他检测节点采集并上报的本地测量数据，采用公式 $m_{h_i}=T_{h_i}{\mathrm{\&Phi;}}_{h_i}s+n_{h_i}=T_{h_i}{\mathrm{\&Phi;}}_{h_i}\mathrm{\&Psi;}\mathrm{\&theta;}+n_{h_i}=A_{h_i}\mathrm{\&theta;}+n_{h_i},$ 获取所述簇节点h_i的有效测量数据和处理矩阵

其中，θ为所述待定位目标设备的位置向量；Ψ为稀疏表示矩阵；s为所述待定位目标设备在观测区域内所有网格点处的辐射信号向量，且s＝Ψθ；为采样矩阵，所述采样矩阵中每一行只有一个元素取值为1而其他元素均为0，且其中一行取值为1的元素的位置对应为所述簇节点h_i在网格中的位置，其他各行中取值为1的元素的位置分别对应为所述簇节点h_i的簇覆盖范围内其他各检测节点在网格中的位置；表示采集所述簇节点h_i以及其覆盖范围内其他各检测节点在网格中的各所在位置处的本地测量数据；为去相关矩阵，且orth(·)为对矩阵的列向量的正交化操作，(·)^T为转置操作，为伪逆操作； 为测量加性噪声。

3.根据权利要求2所述的目标设备的定位方法，其特征在于，所述簇节点根据所述簇节点的有效测量数据和处理矩阵、所述簇节点的相邻簇节点共享的有效测量数据和处理矩阵，进行联合信号重建处理，获取所述簇节点的初始时刻的信号重建信息，包括：

所述簇节点h_i根据所述簇节点h_i的有效测量数据和处理矩阵所述簇节点的相邻簇节点h_j共享的有效测量数据和处理矩阵采用公式 $\begin{array}{c}\&lsqb;{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(0\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(0\right)\right\}}_{h_j}\&rsqb;=\underset{{\mathrm{\&theta;}}_{h_i}\left(0\right),{\left\{{\mathrm{\&theta;}}_{h_j}\left(0\right)\right\}}_{h_j}}{\arg \min }\left\{\right|\left|\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}\left(0\right)\right|{|}_1+\mathrm{\&lambda;}\left(\right||m_{h_i}-A_{h_i}{\mathrm{\&theta;}}_{h_i}(0\left)\right|{|}_2^2+{\&Sigma;}_{h_j}\left|\right|m_{h_j}-A_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{h_j}\left(0\right)\left|{|}_2^2\right)\}\\ s.t.,\{\sqrt{{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_i}^2\left(0\right)+{\&Sigma;}_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_j}^2\left(0\right)}\&le;{\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}}_n\left(0\right),{\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}}_n\left(0\right)\&GreaterEqual;0,n=1,\mathrm{...}N\}.\end{array},$ 进行联合信号重建处理，获取所述簇节点h_i的初始时刻的联合信号重建结果 $\&lsqb;{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(0\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(0\right)\right\}}_{h_j}\&rsqb;;$

所述簇节点h_i采用公式 ${\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(0\right)=avg\left({\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\right(0),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(0\right)\right\}}_{h_j})=1/H_i\left({\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\right(0)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}(0\left)\right),$ 对所述初始时刻的联合信号重建结果进行平均处理，获取所述簇节点h_i的初始时刻的信号重建信息

其中， 代表所述簇节点h_i的相邻簇节点的集合；H_i为所述簇节点h_i的相邻簇节点的集合中的节点个数；

$\begin{array}{c}\&lsqb;{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(0\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(0\right)\right\}}_{h_j}\&rsqb;=\arg \min \{\&CenterDot;\}\\ s.t.,\{\&CenterDot;\}\end{array}$ 表示所述簇节点h_i在约束条件下求解令目标函数达到最小值的多向量重建结果argmin后的 $\left\{\right|\left|\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}\left(0\right)\right|{|}_1+\mathrm{\&lambda;}\left(\right||m_{h_i}-A_{h_i}{\mathrm{\&theta;}}_{h_i}(0\left)\right|{|}_2^2+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}\left|\right|m_{h_j}-A_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{h_j}\left(0\right)\left|{|}_2^2\right)\}$ 为目标函数，在所述目标函数中，为一个N×1的参考向量，表示该参考向量的1范数， $\left(\right||m_{h_i}-A_{h_i}{\mathrm{\&theta;}}_{h_i}(0\left)\right|{|}_2^2+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}\left|\right|m_{h_j}-A_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{h_j}\left(0\right)\left|{|}_2^2\right)$ 用于表示所述簇节点的相邻簇节点集合中各个簇节点的有效测量数据的累加误差，所述簇节点的相邻簇节点集合中包括所述簇节点h_i和所述簇节点的相邻簇节点h_j，λ为权重值； $s.t.,\{\sqrt{{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_i}^2\left(0\right)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_j}^2\left(0\right)}\&le;{\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}}_n\left(0\right),{\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}}_n\left(0\right)\&GreaterEqual;0,n=1,\mathrm{...}N\}$ 表示约束条件，所述约束条件反映了参考向量对多个未知目标设备位置向量所具有的联合稀疏性的逐行约束，其中 和分别表示向量和中的第n个元素；所述为所述簇节点h_i的初始时刻的位置向量；所述为所述簇节点的相邻簇节点h_j的初始时刻的位置向量。

4.根据权利要求3所述的目标设备的定位方法，其特征在于，所述簇节点根据所述簇节点的第t-1时刻的信号重建信息、所述簇节点的有效测量数据和处理矩阵、所述簇节点的相邻簇节点共享的有效测量数据和处理矩阵，以及接收到的所述簇节点的相邻簇节点的第t-1时刻的信号重建信息，进行迭代更新的联合信号重建处理，获取所述簇节点的第t时刻的信号重建信息，包括：

所述簇节点h_i根据所述簇节点h_i的第t-1时刻的信号重建信息所述簇节点h_i的有效测量数据和处理矩阵所述簇节点h_i的相邻簇节点h_j共享的有效测量数据和处理矩阵以及接收到的所述簇节点h_i的相邻簇节点h_j的第t-1时刻的信号重建信息采用公式 $\begin{array}{c}t\&GreaterEqual;1:\\ \&lsqb;{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(t\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(t\right)\right\}}_{h_j}\&rsqb;=\underset{{\mathrm{\&theta;}}_{h_i}\left(t\right),{\left\{{\mathrm{\&theta;}}_{h_j}\left(t\right)\right\}}_{h_j}}{\arg \min }\left\{\right|\left|\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}\left(t\right)\right|{|}_1+\mathrm{\&lambda;}\left(\right||m_{h_i}-A_{h_i}{\mathrm{\&theta;}}_{h_i}(t\left)\right|{|}_2^2+{\&Sigma;}_{h_j}\left|\right|m_{h_j}-A_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{h_j}\left(t\right)\left|{|}_2^2\right)\}\\ s.t.,\left\{\begin{array}{c}\sqrt{{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_i}^2\left(t\right)+{\&Sigma;}_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_j}^2\left(t\right)}\&le;{\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}}_n\left(t\right),{\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}}_n\left(t\right)\&GreaterEqual;0,\mathrm{...}N;\\ \left|\right|\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}\left(t\right)-\{{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}(t-1)+{\&Sigma;}_{h_j}{w}_{h_i{h}_j}\&lsqb;{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}(t-1)-{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}(t-1)\&rsqb;\}|{|}_2\&le;\mathrm{\&epsiv;}\end{array}\right\}\end{array},$ 进行迭代更新的联合信号重建处理，获取所述簇节点h_i的第t时刻的联合信号重建结果

所述簇节点h_i采用公式 ${\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(t\right)=avg\left({\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\right(t),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(t\right)\right\}}_{h_j})=1/H_i\left({\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\right(t)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}(t\left)\right),$ 对所述第t时刻的联合信号重建结果进行平均处理，获取所述簇节点h_i的第t时刻的信号重建信息

其中，t≥1表示所述初始时刻后的其他后续迭代更新时刻，t＝1,2,…； $\begin{array}{c}\&lsqb;{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(t\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(t\right)\right\}}_{h_j}\&rsqb;=\arg \min \{\&CenterDot;\}\\ s.t.,\{\&CenterDot;\}\end{array}$ 表示所述簇节点h_i在约束条件下求解令目标函数达到最小值的多向量重建结果argmin后的 $\left\{\right|\left|\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}\left(t\right)\right|{|}_1+\mathrm{\&lambda;}\left(\right||m_{h_i}-A_{h_i}{\mathrm{\&theta;}}_{h_i}(t\left)\right|{|}_2^2+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}\left|\right|m_{h_j}-A_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{h_j}\left(t\right)\left|{|}_2^2\right)\}$ 为目标函数，在所述目标函数中，为一个N×1的参考向量，表示该参考向量的1范数， $\left(\right||m_k-A_h\&CenterDot;{\mathrm{\&theta;}}_{h_i}(t\left)\right|{|}_2^2+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}\left|\right|m_{h_j}-A_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{h_j}\left(t\right)\left|{|}_2^2\right)$ 用于表示所述簇节点的相邻簇节点集合中各个簇节点的有效测量数据的累加误差，所述簇节点的相邻簇节点集合中包括所述簇节点h_i和所述簇节点的相邻簇节点h_j，λ为权重值； $s.t.,\left\{\begin{array}{c}\sqrt{{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_i}^2\left(t\right)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_j}^2\left(t\right)}\&le;{\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}}_n\left(t\right),{\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}}_n\left(t\right)\&GreaterEqual;0,n=1,\mathrm{...}N;\\ \left|\right|\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}\left(t\right)-\left\{{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\right(t-1)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{w}_{h_i{h}_j}\&lsqb;{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}(t-1)-{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}(t-1)\&rsqb;\}|{|}_2\&le;\mathrm{\&epsiv;}\end{array}\right\}$ 表示两个约束条件，约束条件一 $\sqrt{{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_i}^2\left(t\right)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_j}^2\left(t\right)}\&le;{\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}}_n\left(t\right),{\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}}_n\left(t\right)\&GreaterEqual;0,n=1,\mathrm{...}N$ 反映了参考向量对多个未知目标设备位置向量所具有的联合稀疏性的逐行约束，其中和分别表示向量和中的第n个元素，约束条件二 $\left|\right|\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}\left(t\right)-\{{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}(t-1)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{w}_{h_i{h}_j}\&lsqb;{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}(t-1)-{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}(t-1)\&rsqb;\}|{|}_2\&le;\mathrm{\&epsiv;}$ 表示在初始时刻后的其他后续迭代更新时刻，迭代更新的联合信号重建处理中还加入了第t-1时刻的信号重建信息对当前第t时刻的联合信号重建处理的迭代更新约束，为所述簇节点h_i接收到的其相邻簇节点h_j的第t-1时刻的信号重建信息；为差异权重系数， 表示所述簇节点h_i的相邻簇节点的集合，表示所述簇节点的相邻簇节点集合内簇节点的个数；其中，所述为所述簇节点h_i的第t时刻的位置向量；所述为所述簇节点的相邻簇节点h_j的第t时刻的位置向量。

5.根据权利要求4所述的目标设备的定位方法，其特征在于，所述获取的第M时刻的目标定位位置信息满足终止迭代条件，包括：

获取的所述第M时刻的目标定位位置信息满足 ${\left\{({\hat{x}}_{h_i}^{\left(k\right)},{\hat{y}}_{h_i}^{\left(k\right)})\right|{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}(M-1)\&GreaterEqual;\mathrm{\&gamma;}\}}_{(M-1)}=={\left\{\left({\hat{x}}_{h_i}^{\left(k\right)}{\hat{y}}_{h_i}^{\left(k\right)}\right)\right|{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(M\right)\&GreaterEqual;\mathrm{\&gamma;}\}}_{\left(M\right)},$ 即第M-1时刻的目标定位位置信息与第M时刻的目标定位位置信息相等；

其中，γ为目标定位判决门限，表示在第M-1时刻中根据信号重建信息所获取的目标定位位置信息，表示在第M时刻中根据信号重建信息所获取的目标定位位置信息。

6.根据权利要求1至5中任一所述的目标设备的定位方法，其特征在于，还包括：

当在所述初始时刻时，所述簇节点向所述簇节点的相邻簇节点广播所述簇节点在所述初始时刻获取的信号重建信息；或者，

当在所述初始时刻后的其他后续迭代更新时刻时，所述簇节点向所述簇节点的相邻簇节点广播所述簇节点在所述第t时刻获取的信号重建信息。

7.根据权利要求1所述的目标设备的定位方法，其特征在于，在所述获取所述簇节点的有效测量数据和处理矩阵之后，所述簇节点根据所述簇节点的有效测量数据和处理矩阵、所述簇节点的相邻簇节点共享的有效测量数据和处理矩阵，进行联合信号重建处理，获取所述簇节点的初始时刻的信号重建信息之前，所述方法还包括：

所述簇节点向所述簇节点的相邻簇节点共享所述簇节点的有效测量数据和处理矩阵。

8.一种簇节点，其特征在于，包括：

相关处理模块，用于根据所述簇节点采集的本地测量数据和所述簇节点的簇覆盖范围内的除所述簇节点的其他检测节点采集并上报的本地测量数据，进行去相关处理，获取所述簇节点的有效测量数据和处理矩阵；

位置信息处理模块，用于根据所述簇节点的有效测量数据和处理矩阵、所述簇节点的相邻簇节点共享的有效测量数据和处理矩阵，进行联合信号重建处理，获取所述簇节点的初始时刻的信号重建信息，并根据所述初始时刻的信号重建信息，获取所述初始时刻的目标定位位置信息；并根据所述初始时刻的信号重建信息，获取所述初始时刻的目标定位位置信息；

所述位置信息处理模块还用于根据所述簇节点的第t-1时刻的信号重建信息、所述簇节点的有效测量数据和处理矩阵、所述簇节点的相邻簇节点共享的有效测量数据和处理矩阵，以及接收到的所述簇节点的相邻簇节点的第t-1时刻的信号重建信息，进行迭代更新的联合信号重建处理，获取所述簇节点的第t时刻的信号重建信息，并根据所述第t时刻的信号重建信息，获取所述第t时刻的目标定位位置信息；重复执行该步骤，直至获取的第M时刻的目标定位位置信息满足终止迭代条件；

待定位目标设备的位置的坐标处理模块，用于将第M时刻的目标定位位置信息作为待定位目标设备的位置的坐标，并将所述待定位目标设备的位置的坐标发送给所述簇节点的覆盖范围内的除所述簇节点的其他检测节点；

其中，t为时刻索引号，所述第t时刻表示当前时刻，所述第t-1时刻表示所述当前时刻的上一时刻，M表示满足终止迭代条件的迭代终止时刻，t和M均为整数，且M≥t≥1；当t＝1时，所述第t-1时刻为所述初始时刻，当t≥1时，所述第t时刻表示所述初始时刻后的其他后续迭代更新时刻。

9.根据权利要求8所述的簇节点，其特征在于，所述相关处理模块具体用于根据其采集的本地测量数据和所述簇节点h_i的簇覆盖范围内的除所述簇节点的其他检测节点采集并上报的本地测量数据，采用公式 $m_{h_i}=T_{h_i}{\mathrm{\&Phi;}}_{h_i}s+n_{h_i}=T_{h_i}{\mathrm{\&Phi;}}_{h_i}\mathrm{\&Psi;}\mathrm{\&theta;}+n_{h_i}=A_{h_i}\mathrm{\&theta;}+n_{h_i},$ 获取所述簇节点h_i的有效测量数据和处理矩阵

其中，θ为所述待定位目标设备的位置向量；Ψ为稀疏表示矩阵；s为所述待定位目标设备在观测区域内所有网格点处的辐射信号向量，且s＝Ψθ；为采样矩阵，所述采样矩阵中每一行只有一个元素取值为1而其他元素均为0，且其中一行取值为1的元素的位置对应为所述簇节点h_i在网格中的位置，其他各行中取值为1的元素的位置分别对应为所述簇节点h_i的簇覆盖范围内其他各检测节点在网格中的位置；表示采集所述簇节点h_i以及其覆盖范围内其他各检测节点在网格中的各所在位置处的本地测量数据；为去相关矩阵，且orth(·)为对矩阵的列向量的正交化操作，(·)^T为转置操作，为伪逆操作； 为测量加性噪声。

10.根据权利要求9所述的簇节点，其特征在于，所述位置信息处理模块包括：

联合信号重建结果获取单元，用于根据所述簇节点h_i的有效测量数据和处理矩阵所述簇节点的相邻簇节点h_j共享的有效测量数据和处理矩阵采用公式 $\begin{array}{c}\&lsqb;{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(0\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(0\right)\right\}}_{h_j}\&rsqb;=\underset{{\mathrm{\&theta;}}_{h_i}\left(0\right),{\left\{{\mathrm{\&theta;}}_{h_j}\left(0\right)\right\}}_{h_j}}{\arg \min }\left\{\right|\left|\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}\left(0\right)\right|{|}_1+\mathrm{\&lambda;}\left(\right||m_{h_i}-A_{h_i}{\mathrm{\&theta;}}_{h_i}(0\left)\right|{|}_2^2+{\&Sigma;}_{h_j}\left|\right|m_{h_j}-A_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{h_j}\left(0\right)\left|{|}_2^2\right)\}\\ s.t.,\{\sqrt{{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_i}^2\left(0\right)+{\&Sigma;}_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_j}^2\left(0\right)}\&le;{\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}}_n\left(0\right),{\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}}_n\left(0\right)\&GreaterEqual;0,n=1,\mathrm{...}N\}.\end{array},$ 进行联合信号重建处理，获取所述簇节点h_i的初始时刻的联合信号重建结果 $\&lsqb;{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(0\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(0\right)\right\}}_{h_j}\&rsqb;;$

信号重建信息获取单元，用于采用公式 ${\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(0\right)=avg\left({\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\right(0),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(0\right)\right\}}_{h_j})=1/H_i\left({\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\right(0)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}(0\left)\right),$ 对所述初始时刻的联合信号重建结果进行平均处理，获取所述簇节点h_i的初始时刻的信号重建信息

其中， 代表所述簇节点h_i的相邻簇节点的集合；H_i为所述簇节点h_i的相邻簇节点的集合中的节点个数；

$\begin{array}{c}\&lsqb;{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(0\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(0\right)\right\}}_{h_j}\&rsqb;=\arg \min \{\&CenterDot;\}\\ s.t.,\{\&CenterDot;\}\end{array}$ 表示所述簇节点h_i在约束条件下求解令目标函数达到最小值的多向量重建结果argmin后的 $\left\{\right|\left|\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}\left(0\right)\right|{|}_1+\mathrm{\&lambda;}\left(\right||m_{h_i}-A_{h_i}{\mathrm{\&theta;}}_{h_i}(0\left)\right|{|}_2^2+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}\left|\right|m_{h_j}-A_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{h_j}\left(0\right)\left|{|}_2^2\right)\}$ 为目标函数，在所述目标函数中，为一个N×1的参考向量，表示该参考向量的1范数， $\left(\right||m_{h_i}-A_{h_i}{\mathrm{\&theta;}}_{h_i}(0\left)\right|{|}_2^2+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}\left|\right|m_{h_j}-A_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{h_j}\left(0\right)\left|{|}_2^2\right)$ 用于表示所述簇节点的相邻簇节点集合中各个簇节点的有效测量数据的累加误差，所述簇节点的相邻簇节点集合中包括所述簇节点h_i和所述簇节点的相邻簇节点h_j，λ为权重值； $s.t.,\{\sqrt{{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_i}^2\left(0\right)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_j}^2\left(0\right)}\&le;{\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}}_n\left(0\right),{\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}}_n\left(0\right)\&GreaterEqual;0,n=1,\mathrm{...}N\}$ 表示约束条件，所述约束条件反映了参考向量对多个未知目标设备位置向量所具有的联合稀疏性的逐行约束，其中和分别表示向量和中的第n个元素；所述为所述簇节点h_i的初始时刻的位置向量；所述为所述簇节点的相邻簇节点h_j的初始时刻的位置向量。

11.根据权利要求10所述的簇节点，其特征在于，所述联合信号重建结果获取单元还用于根据所述簇节点h_i的第t-1时刻的信号重建信息所述簇节点h_i的有效测量数据和处理矩阵所述簇节点h_i的相邻簇节点h_j共享的有效测量数据和处理矩阵以及接收到的所述簇节点h_i的相邻簇节点h_j的第t-1时刻的信号重建信息采用公式 $\begin{array}{c}t\&GreaterEqual;1:\\ \&lsqb;{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(t\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(t\right)\right\}}_{h_j}\&rsqb;=\underset{{\mathrm{\&theta;}}_{h_i}\left(t\right),{\left\{{\mathrm{\&theta;}}_{h_j}\left(t\right)\right\}}_{h_j}}{\arg \min }\left\{\right|\left|\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}\left(t\right)\right|{|}_1+\mathrm{\&lambda;}\left(\right||m_{h_i}-A_{h_i}{\mathrm{\&theta;}}_{h_i}(t\left)\right|{|}_2^2+{\&Sigma;}_{h_j}\left|\right|m_{h_j}-A_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{h_j}\left(t\right)\left|{|}_2^2\right)\}\\ s.t.,\left\{\begin{array}{c}\sqrt{{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_i}^2\left(t\right)+{\&Sigma;}_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_j}^2\left(t\right)}\&le;{\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}}_n\left(t\right),{\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}}_n\left(t\right)\&GreaterEqual;0,\mathrm{...}N;\\ \left|\right|\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}\left(t\right)-\{{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}(t-1)+{\&Sigma;}_{h_j}{w}_{h_i{h}_j}\&lsqb;{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}(t-1)-{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}(t-1)\&rsqb;\}|{|}_2\&le;\mathrm{\&epsiv;}\end{array}\right\}\end{array},$ 进行迭代更新的联合信号重建处理，获取所述簇节点h_i的第t时刻的联合信号重建结果

所述信号重建信息获取单元还用于采用公式号重建信息

其中，t≥1表示所述初始时刻后的其他后续迭代更新时刻，t＝1,2,…； $\begin{array}{c}\&lsqb;{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(t\right),{\left\{{\widetilde{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}\left(t\right)\right\}}_{h_j}\&rsqb;=\arg \min \{\&CenterDot;\}\\ s.t.,\{\&CenterDot;\}\end{array}$ 表示所述簇节点h_i在约束条件下求解令目标函数达到最小值的多向量重建结果argmin后的 $\left\{\right|\left|\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}\left(t\right)\right|{|}_1+\mathrm{\&lambda;}\left(\right||m_{h_i}-A_{h_i}{\mathrm{\&theta;}}_{h_i}(t\left)\right|{|}_2^2+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}\left|\right|m_{h_j}-A_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{h_j}\left(t\right)\left|{|}_2^2\right)\}$ 为目标函数，在所述目标函数中，为一个N×1的参考向量，表示该参考向量的1范数， $\left(\right||m_{h_i}-A_{h_i}{\mathrm{\&theta;}}_{h_i}(t\left)\right|{|}_2^2+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}\left|\right|m_{h_j}-A_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{h_j}\left(t\right)\left|{|}_2^2\right)$ 用于表示所述簇节点的相邻簇节点集合中各个簇节点的有效测量数据的累加误差，所述簇节点的相邻簇节点集合中包括所述簇节点h_i和所述簇节点的相邻簇节点h_j，λ为权重值； $s.t.,\left\{\begin{array}{c}\sqrt{{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_i}^2\left(t\right)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_j}^2\left(t\right)}\&le;{\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}}_n\left(t\right),{\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}}_n\left(t\right)\&GreaterEqual;0,n=1,\mathrm{...}N;\\ \left|\right|\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}\left(t\right)-\left\{{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\right(t-1)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{w}_{h_i{h}_j}\&lsqb;{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}(t-1)-{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}(t-1)\&rsqb;\}|{|}_2\&le;\mathrm{\&epsiv;}\end{array}\right\}$ 表示两个约束条件，约束条件一 $\sqrt{{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_i}^2\left(t\right)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{\mathrm{\&theta;}}_{n,h_j}^2\left(t\right)}\&le;{\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}}_n\left(t\right),{\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}}_n\left(t\right)\&GreaterEqual;0,n=1,\mathrm{...}N$ 反映了参考向量对多个未知目标设备位置向量所具有的联合稀疏性的逐行约束，其中和分别表示向量和中的第n个元素，约束条件二 $\left|\right|\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&theta;}}\left(t\right)-\{{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}(t-1)+{\mathrm{\&Sigma;}}_{h_j}{w}_{h_i{h}_j}\&lsqb;{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_j}(t-1)-{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}(t-1)\&rsqb;\}|{|}_2\&le;\mathrm{\&epsiv;}$ 表示在初始时刻后的其他后续迭代更新时刻，迭代更新的联合信号重建处理中还加入了第t-1时刻的信号重建信息对当前第t时刻的联合信号重建处理的迭代更新约束，为所述簇节点h_i接收到的其相邻簇节点h_j的第t-1时刻的信号重建信息；为差异权重系数， 表示所述簇节点h_i的相邻簇节点的集合，表示所述簇节点的相邻簇节点集合内簇节点的个数；其中，所述为所述簇节点h_i的第t时刻的位置向量；所述为所述簇节点的相邻簇节点h_j的第t时刻的位置向量。

12.根据权利要求11所述的簇节点，其特征在于，所述位置信息处理模块还包括：

迭代终止条件处理单元，用于判断第t时刻的目标定位位置信息是否满足 ${\left\{\left({\hat{x}}_{h_i}^{\left(k\right)}{\hat{y}}_{h_i}^{\left(k\right)}\right)\right|{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}(t-1)\&GreaterEqual;\mathrm{\&gamma;}\}}_{(t-1)}=={\left\{({\hat{x}}_{h_i}^{\left(k\right)},{\hat{y}}_{h_i}^{\left(k\right)})\right|{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(t\right)\&GreaterEqual;\mathrm{\&gamma;}\}}_{\left(t\right)},$ 若不满足，触发所述联合信号重建结果获取单元和信号重建信息获取单元继续操作，直至判断出所述信号重建信息获取单元获取的第M时刻的目标定位位置信息满足 ${\left\{({\hat{x}}_{h_i}^{\left(k\right)},{\hat{y}}_{h_i}^{\left(k\right)})\right|{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}(M-1)\&GreaterEqual;\mathrm{\&gamma;}\}}_{(M-1)}=={\left\{({\hat{x}}_{h_i}^{\left(k\right)},{\hat{y}}_{h_i}^{\left(k\right)})\right|{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_{h_i}\left(M\right)\&GreaterEqual;\mathrm{\&gamma;}\}}_{\left(M\right)};$

其中，γ为目标定位判决门限，表示在第t-1时刻中根据信号重建信息所获取的目标定位位置信息，表示在第t时刻中根据信号重建信息所获取的目标定位位置信息，表示在第M-1时刻中根据信号重建信息所获取的目标定位位置信息，表示在第M时刻中根据信号重建信息所获取的目标定位位置信息。

13.根据权利要求8至12中任一所述的簇节点，其特征在于，还包括：

广播模块，用于当在所述初始时刻时，向所述簇节点的相邻簇节点广播所述簇节点在所述初始时刻获取的信号重建信息；或者，

所述广播模块，用于当在所述初始时刻后的其他后续迭代更新时刻时，向所述簇节点的相邻簇节点广播所述簇节点在所述第t时刻获取的信号重建信息。

14.根据权利要求8所述的簇节点，其特征在于，还包括：

共享模块，用于向所述簇节点的相邻簇节点共享所述簇节点的有效测量数据和处理矩阵。

15.一种目标设备的定位系统，其特征在于，包括：簇节点和所述簇节点的覆盖范围内的除所述簇节点的其他检测节点，其中，所述簇节点为如权利要求8至14中任一所述的簇节点。