基于机器学习的超宽带NLOS鉴别方法

发布时间：2018-01-16 12:06

  本文关键词：基于机器学习的超宽带NLOS鉴别方法　出处：《计算机工程与设计》2014年03期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 定位 超宽带 非视距鉴别 非视距消除 机器学习

【摘要】：在超宽带测距定位中,实现非视距(non-line of sight,NLOS)传播的正确鉴别与消除具有非常重要的意义。提出以实测数据为基础,采用多参数的机器学习方法对超宽带信号进行NLOS鉴别和测距误差消除研究,并对波形特征参数的选取进行了分析和优化。数据结果表明,相比较传统NLOS鉴别方法,该方法不需要先验知识、实用性强,在鉴别的准确度和误差消除方面有较大的提升。
[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.
【作者单位】： 哈尔滨工业大学深圳研究生院通信工程研究中心;
【基金】：国家自然科学基金青年基金项目(61101124) 国家科技重大专项基金项目(2013ZX03001022) 深圳市基础研发基金项目(JC201005260165A)
【分类号】：TN926.21
【正文快照】： 0引言在无线定位技术中,基于TOA(time of arrival)估计的超宽带定位技术能够利用它极高的时域分辨力,抗多径能力强,穿透能力强等特点,实现高精度定位[1]。实际定位中NLOS环境(non line of sight)是误差的主要来源之一。第一,由于NLOS引起的多径效应引起的直达分量会被误检,第

【共引文献】

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本文编号：1433025