[发明专利]改进稀疏贝叶斯学习的高精度定位方法、存储介质及设备

摘要

本发明公开了一种改进稀疏贝叶斯学习的高精度定位方法、存储介质及设备，MS端配备有M根天线组成的均匀线性阵列，采用具有N个子载波的OFDM调制，得到MN×1维的基带接收信号矩阵y；网格化接收信号矩阵y，得到信号的稀疏表示；建立贝叶斯概率模型，使用传统SBL算法对超参数进行估计；利用得到的重新计算和y，得到平均功率最大的网格点并在其周围进行网格更新，直到网格足够精细，迭代停止；利用迭代停止时估计得到的和求得用户位置p；计算求得角度、时延和位置估计的均方根误差RMSE，并使用CRB界对估计误差进行分析。我们通过仿真验证了该方法的性能优于现有算法，并逼近CRB界。