【摘 要】
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在物联网技术飞速发展的信息化时代,人们对物体的位置信息的需求越来越高。作为物联网感知的一个环节,位置信息在人们的生活、工厂的生产等应用中具有重要的意义,对定位技术的精度需求也越来越高。然而由于墙壁、树木等环境遮挡,在这些场景中传统的卫星定位方式并不能满足精准的定位需求,同时,传统的超宽带多基站室内定位方式不能很好地满足经济性和便捷性。而深度学习是一种强大的系统逼近工具,可以在合理输入数据的情况下获
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在物联网技术飞速发展的信息化时代,人们对物体的位置信息的需求越来越高。作为物联网感知的一个环节,位置信息在人们的生活、工厂的生产等应用中具有重要的意义,对定位技术的精度需求也越来越高。然而由于墙壁、树木等环境遮挡,在这些场景中传统的卫星定位方式并不能满足精准的定位需求,同时,传统的超宽带多基站室内定位方式不能很好地满足经济性和便捷性。而深度学习是一种强大的系统逼近工具,可以在合理输入数据的情况下获得理想的输出,并不需要彻底的系统分析。本文将围绕基于UWB与深度学习融合的单基站定位算法优化问题展开讨论,并做了以下工作:通过分析超宽带技术定义及优势,借鉴了超宽带室内定位经典的基础算法,如TOA、TDOA、AOA等,并将深度学习中的基础理论结合到单基站定位技术中,提出两种新的UWB单基站室内定位算法模型。在第四章的内容中详细介绍了结合超宽带定位数据的两种不同的算法模型,UWB与MLP结合的距离估计模型和角度估计模型以及UWB与CNN结合的位置估计模型,描述了两种结合方式的神经网络模型结构和输入输出数据结构。最后在三种不同的仿真场景下对所提出的两种算法模型与传统算法进行了对比仿真实验。结果表明MLP模型定位效果泛用性更良好,CNN模型更适用于3-8 m的中距离定位。
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