类别不平衡学习识别UWB定位非视距信号

发布时间：2018-04-03 22:01

  本文选题：超宽带定位　切入点：非视距　出处：《信号处理》2016年01期

【摘要】：非视距(Non Line of Sight,NLOS)传播是影响超宽带(Ultra-wide Bandwidth,UWB)定位精度的一个重要因素。针对UWB定位中视距(Line of Sight,LOS)信号数量大于NLOS信号数量所呈现的类别不平衡特点,提出了一种基于类别不平衡学习的NLOS信号识别方法。该方法通过给NLOS信号和LOS信号赋予不同的误分代价来训练一个带野值的支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)学习器,实现对数量少但重要的NLOS信号的识别。仿真结果表明,当LOS信号数量远大于NLOS信号数量时,该方法对NLOS信号的识别性能优于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)。
[Abstract]:The non - line of sight ( LOS ) propagation is an important factor affecting the positioning accuracy of UWB ( Ultra - wide Bandwidth , UWB ) . In view of the unbalanced characteristics of line of sight ( LOS ) signals in UWB positioning , a class - based non - balanced learning method is proposed .

【作者单位】： 解放军理工大学指挥信息系统学院;解放军理工大学通信工程学院;
【基金】：国家863计划(2012AA01A510) 中国博士后科学基金(2013M542485)
【分类号】：TN925

【参考文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1707082