基于特征相似度的UWB NLOS识别及测距误差补偿方法

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基于特征相似度的UWB NLOS识别及测距误差补偿方法
申请号:CN202411102934
申请日期:2024-08-13
公开号:CN119004133A
公开日期:2024-11-22
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于特征相似度的UWB NLOS识别及测距误差补偿方法,包括以下步骤:(1)利用UWB基站与UWB标签获取距离观测值、信道传播状态,射频信道特征与CIR信号,包括参考CIR信息与采样CIR信息;(2)计算参考CIR与采样CIR之间的信道相似度,构造信道相似特征向量。(3)基于射频信道特征与信道相似特征向量的模式输入,构建NLOS识别深度学习模型;(4)调整参数结构,将NLOS识别深度学习模型转化为误差补偿模型;本发明通过对特征相似度进行计算,增强了特征表示能力,从而提高了UWB NLOS识别的准确性;本发明通过对CIR序列进行相似度计算,有效减少了输入参数,从而降低了模型的计算复杂度,提高了模型的推理效率;本发明还通过调节模型参数,同时实现UWB NLOS的识别及误差补偿功能,提高了模型的利用效率,减少了模型的大小。
技术关键词
测距误差 补偿方法 序列 数据特征工程 注意力神经网络 深度学习模型 误差补偿功能 信道特征提取 误差补偿算法 误差补偿模型 注意力机制 UWB基站 深度神经网络 数值 样本 识别算法