非视距(Non Line 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...非视距(Non Line 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信号的识别。仿真结果表明,当LOS信号数量远大于NLOS信号数量时,该方法对NLOS信号的识别性能优于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)。展开更多
HB(Hassab-Boucher)加权广义互相关(generalized cross correlation based on HB weighted function,GCC-HB)是常用的时延估计方法,在环境为弱高斯噪声情况下,可获得较为精确的时延估计值用于声源定位。通过分析认为,通常公共场所异常...HB(Hassab-Boucher)加权广义互相关(generalized cross correlation based on HB weighted function,GCC-HB)是常用的时延估计方法,在环境为弱高斯噪声情况下,可获得较为精确的时延估计值用于声源定位。通过分析认为,通常公共场所异常声音是一种短时信号,背景噪声主要为粉红噪声与脉冲噪声,符合分数低阶α稳定分布(fractional lower order alpha-stable,FLOA)。在此背景噪声的低信噪比环境下,GCC-HB方法的时延估计性能急剧下降。为此,提出基于反正切变换的改进GCC-HB的时延估计方法(improved GCC-HB method based on arc tangent transform,ATAN-IHB)。该方法首先对加噪信号采用反正切变换抑制噪声中尖峰脉冲的影响,然后结合每帧的信噪比对HB加权函数进行改变,并由多帧HB加权后的峰值确定出时延估计值。理论分析和计算机仿真结果表明,所提出的方法即使在低信噪比的环境下,也可以获得比较满意的时延估计值,具有一定的实用性价值。展开更多
文摘非视距(Non Line 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信号的识别。仿真结果表明,当LOS信号数量远大于NLOS信号数量时,该方法对NLOS信号的识别性能优于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)。
文摘HB(Hassab-Boucher)加权广义互相关(generalized cross correlation based on HB weighted function,GCC-HB)是常用的时延估计方法,在环境为弱高斯噪声情况下,可获得较为精确的时延估计值用于声源定位。通过分析认为,通常公共场所异常声音是一种短时信号,背景噪声主要为粉红噪声与脉冲噪声,符合分数低阶α稳定分布(fractional lower order alpha-stable,FLOA)。在此背景噪声的低信噪比环境下,GCC-HB方法的时延估计性能急剧下降。为此,提出基于反正切变换的改进GCC-HB的时延估计方法(improved GCC-HB method based on arc tangent transform,ATAN-IHB)。该方法首先对加噪信号采用反正切变换抑制噪声中尖峰脉冲的影响,然后结合每帧的信噪比对HB加权函数进行改变,并由多帧HB加权后的峰值确定出时延估计值。理论分析和计算机仿真结果表明,所提出的方法即使在低信噪比的环境下,也可以获得比较满意的时延估计值,具有一定的实用性价值。
