【摘 要】
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针对多径效应及非视距环境影响超宽带(Ultra Wide Band, UWB)室内定位精度的问题,提出基于注意力机制的UWB定位算法。由SENet注意力模块与卷积神经网络构建一个深度学习模型SE-CNN。SENet注意力模块降低受到动态干扰因素影响的定位数据权重,再利用卷积神经网络(CNN)来确定定位数据与目标位置的非线性关系。该定位模型能够减少动态环境下多径效应与非视距带来的定位误差。实验结果表
【机 构】
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上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院,上海计算机软件技术开发中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61771197)。
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针对多径效应及非视距环境影响超宽带(Ultra Wide Band, UWB)室内定位精度的问题,提出基于注意力机制的UWB定位算法。由SENet注意力模块与卷积神经网络构建一个深度学习模型SE-CNN。SENet注意力模块降低受到动态干扰因素影响的定位数据权重,再利用卷积神经网络(CNN)来确定定位数据与目标位置的非线性关系。该定位模型能够减少动态环境下多径效应与非视距带来的定位误差。实验结果表明,该算法在定位精度方面优于其他算法。
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