【摘 要】
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非视距（NonLine 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
【机 构】
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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
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非视距（NonLine 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
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