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龙图腾网恭喜河南工业大学申请的专利无线电层析成像中的Tikhonov-l_p范数正则化稀疏重建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113610941B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110967962.4，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权无线电层析成像中的Tikhonov-l_p范数正则化稀疏重建方法是由朱春华;石震;汪玉军;刘浩;郭歆莹;杨卫东;李智;张闻强;肖岩设计研发完成，并于2021-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本无线电层析成像中的Tikhonov-l_p范数正则化稀疏重建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无线电层析成像技术领域，具体涉及一种无线电层析成像中的Tikhonov‑lp范数正则化稀疏重建方法，根据监控区域内每条链路对应的RSSI衰减变化和所有像素的衰减权重进行建模，得到无线层析成像的线性方程组，对线性方程组中的衰减信号进行l2范数约束，建立Tikhonov正则化重建模型并求解，依据压缩感知理论对衰减信号在变换域中的投影系数进行稀疏约束，建立lp范数正则化稀疏重建模型，融合lp范数和l2范数约束项，建立Tikhonov‑lp范数正则化稀疏重建模型，能够降低算法耗时，提升运算效率和准确性，而且，可以提高图像最亮区域的能量聚集度，并降低成像伪影，改善目标定位误差。

本发明授权无线电层析成像中的Tikhonov-l_p范数正则化稀疏重建方法在权利要求书中公布了：1.一种无线电层析成像中的Tikhonov-lp范数正则化稀疏重建方法，其特征在于，包括以下步骤：根据监控区域内每条链路对应的RSSI衰减变化和所有像素的衰减权重进行建模，得到无线层析成像的线性方程组，具体的，包括：在监控区域边缘等间隔部署L个传感器节点，任意两个节点间相互通信共形成M＝LL-1条无线链路；将监控区域划分为N个子区域，每个子区域作为一个衰减为Δxj的像素，每条无线链路的RSSI衰减变化Δyi为： 其中，i＝1，2，……，M；j＝1，2，……，N；wij为第i条无线链路下像素j的衰减权重；ni为第i条无线链路的测量噪声；对于M条无线链路，线性方程组为：y＝Wx+n其中，x为衰减信号，y＝[Δy1,Δy2,...,ΔyM]T∈RM，W＝[wij]M×N∈RM×Nx＝[Δx1,Δx2,...,ΔxN]T∈RN，n＝[n1,n2,...,nM]T∈R椭圆权重矩阵W的计算公式为： 其中，di为第i条无线链路的长度；dij1和dij2分别为像素j到椭圆两个焦点的距离；λ为调整椭圆短轴大小的预设参数；对线性方程组中的衰减信号进行l2范数约束，建立Tikhonov正则化重建模型并求解，具体的，包括：在最小二乘误差下，寻找所述线性方程组的解：minfx＝||Wx-y||2基于衰减信号x的先验信息，得到Tikhonov正则化重建目标函数：minfx＝||Wx-y||2+μ1xTC-1x其中，μ1为Tikhonov正则化参数；C为衰减信号x的先验协方差矩阵；令Tikhonov正则化重建目标函数梯度为零，得到衰减信号x的Tikhonov正则化最优估计值：xTik＝WTW+μ1C-1-1WTy；依据压缩感知理论对衰减信号在变换域中的投影系数进行稀疏约束，建立lp范数正则化稀疏重建模型，具体的，包括：设定余弦变换矩阵：x＝Ψθ其中，Ψ为余弦正交变换矩阵，θ为衰减信号x经过变换后的投影系数；Ψ＝[Ψij]N×N∈RN×Nθ＝[θ1,θ2,…,θN]T∈RN将投影系数θ的lp范数作为损失函数加入到基于最小二乘的重建模型中，建立基于lp范数正则化的稀疏重建模型，目标函数为： 式中，μ2为lp范数正则化参数；y为无线链路的线性方程组；融合lp范数和l2范数约束项，建立Tikhonov-lp范数正则化稀疏重建模型，具体的，包括：初始化θ0＝WΨ\y，δ＝1，k＝1；步骤1：计算矩阵A：A＝diag[a1,a2,...,aN]其中，aj和θj分别是A和θ中的第j个元素；aj＝θjk-12+δ-1+p2对矩阵A进行对角化，得到矩阵Ωk：Ωk＝diag1.A步骤2：根据如下公式计算θk：θk＝ΩkWΨTWΨΩkWΨT+μ2I-1y其中，I是单位矩阵；步骤3：判断是否满足如果不满足则将k的值加1并返回步骤1，如果满足则执行步骤4；步骤4：将δ的值缩小十倍，并将k的值加1，然后判断是否满足δ≤10-5或k≥20，如果不满足则并返回步骤1，如果满足则停止迭代，并将得到的θk作为最终的解；步骤5：系数反变换得衰减信号x的lp范数正则化估计：xp＝Ψθk步骤6：根据如下公式计算衰减信号x的Tikhonov正则化估计：xTik＝WTW+μ1C-1-1WTy步骤7：重建信号归一化：xp＝xpmaxmaxxpxTik＝xTikmaxmaxxTik步骤8：通过l2范数计算两种正则化估计的成像误差：Error_p＝normxpError_Tik＝normxTik步骤9：根据如下算法加权融合xp与xTik得到最终的解：若Error_p＜Error_Tik，则Xopt＝0.7Xp+0.3XTik，否则Xopt＝0.3Xp+0.7XTik，其中，xopt为加权融合Xp与XTik得到的最终的解。

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