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本发明公开了一种基于半张量积压缩感知(Semi‑tensor Product Compression Sensing，STP‑CS)的室内定位方法。首先，在目标区域内部署和标定若干个位置已知的接入点(Access Point，AP)和参考点(Reference Point，RP)；其次，采集每一个RP的接收信号强度(Received SignalStrength，RSS)数据，然后对采集的RSS数据进行聚类，并找到聚类中心；再次，在在线阶段进行聚类匹配的粗定位，将在线测量的RSS与聚类中心比较，判断在线测量的RSS位于哪一个聚类中，从而缩小定位的区域；最后，利用半张量积理论，构造一个低阶的AP选择矩阵，然后利用STP‑CS方法构造STP‑CS模型，再通过迭代重加权最小二乘(Iterative Re‑weighted Least Square，IRLS)算法实现对位置的估计。本发明专利利用半张量理论构造低阶的随机测量矩阵，从而提出了一种基于半张量积压缩感知的室内定位方法，其在保证定位精度的同时，降低了开销，提高了定位的实时性。
