【摘 要】
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为了减小非视距(NLOS)误差对超宽带(UWB)室内定位系统定位精度的影响,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的UWB室内定位算法。利用UWB系统采集NLOS环境下的室内定位数据,根据信号在NLOS环境下传播时的误差特性建立CNN模型,将数据输入网络进行训练,以减小NLOS误差对系统定位的影响;结合惯性导航系统(INS),用扩展卡尔曼滤波(EKF)对UWB/INS组合系统进行位置估计,进一步提高定位的精度。实验结果表明:该算法可以有效减小NLOS误差的影响,定位解算轨迹更加贴近真实轨迹,可达到厘米级定位
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2018JM6106)。
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为了减小非视距(NLOS)误差对超宽带(UWB)室内定位系统定位精度的影响,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的UWB室内定位算法。利用UWB系统采集NLOS环境下的室内定位数据,根据信号在NLOS环境下传播时的误差特性建立CNN模型,将数据输入网络进行训练,以减小NLOS误差对系统定位的影响;结合惯性导航系统(INS),用扩展卡尔曼滤波(EKF)对UWB/INS组合系统进行位置估计,进一步提高定位的精度。实验结果表明:该算法可以有效减小NLOS误差的影响,定位解算轨迹更加贴近真实轨迹,可达到厘米级定位
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