本文關鍵詞：基于機器學習的超寬帶NLOS鑒別方法　出處：《計算機工程與設計》2014年03期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 定位 超寬帶 非視距鑒別 非視距消除 機器學習

【摘要】：在超寬帶測距定位中,實現(xiàn)非視距(non-line of sight,NLOS)傳播的正確鑒別與消除具有非常重要的意義。提出以實測數(shù)據(jù)為基礎,采用多參數(shù)的機器學習方法對超寬帶信號進行NLOS鑒別和測距誤差消除研究,并對波形特征參數(shù)的選取進行了分析和優(yōu)化。數(shù)據(jù)結果表明,相比較傳統(tǒng)NLOS鑒別方法,該方法不需要先驗知識、實用性強,在鑒別的準確度和誤差消除方面有較大的提升。
[Abstract]:In ultra-wideband ranging location, it is very important to realize the correct identification and elimination of non-line of sight (NLOS) propagation. The multi-parameter machine learning method is used to study the NLOS discrimination and ranging error elimination of UWB signals, and the selection of waveform characteristic parameters is analyzed and optimized. Compared with the traditional NLOS discriminant method, this method does not require prior knowledge, has strong practicability, and has a great improvement in accuracy and error elimination.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學深圳研究生院通信工程研究中心;
【基金】：國家自然科學基金青年基金項目(61101124) 國家科技重大專項基金項目(2013ZX03001022) 深圳市基礎研發(fā)基金項目(JC201005260165A)
【分類號】：TN926.21
【正文快照】： 0引言在無線定位技術中,基于TOA(time of arrival)估計的超寬帶定位技術能夠利用它極高的時域分辨力,抗多徑能力強,穿透能力強等特點,實現(xiàn)高精度定位[1]。實際定位中NLOS環(huán)境(non line of sight)是誤差的主要來源之一。第一,由于NLOS引起的多徑效應引起的直達分量會被誤檢,第

【共引文獻】

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本文編號：1433025