【摘 要】
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针对复杂室内强遮挡、低基站部署密度的场景,研究基于近超声的位置指纹定位方法。提出了基于近超声到达时间(TOA)信息的位置指纹定位方法,并基于双曲调频信号建立高精度的TOA信息指纹库;分别结合反向传播(BP)神经网络和加权K最近邻(WKNN)提出了TOA—人工神经网络(TOA-ANN)和TOA-WKNN定位方法架构。实验结果表明:在复杂室内遮挡环境中,TOA-ANN优于TOA-WKNN的方法架构。在仅用2个声源基站的条件下,其定位误差小于42 cm的概率为90%,小于27 cm的概率为80%,定位误差小于2
【机 构】
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长安大学工程机械学院,中国电子科技集团公司信息科学研究院,中国电子科技集团公司第三研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(62003053),陕西省自然科学基金资助项目(2020JQ—389)。
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针对复杂室内强遮挡、低基站部署密度的场景,研究基于近超声的位置指纹定位方法。提出了基于近超声到达时间(TOA)信息的位置指纹定位方法,并基于双曲调频信号建立高精度的TOA信息指纹库;分别结合反向传播(BP)神经网络和加权K最近邻(WKNN)提出了TOA—人工神经网络(TOA-ANN)和TOA-WKNN定位方法架构。实验结果表明:在复杂室内遮挡环境中,TOA-ANN优于TOA-WKNN的方法架构。在仅用2个声源基站的条件下,其定位误差小于42 cm的概率为90%,小于27 cm的概率为80%,定位误差小于2
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