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超宽带室内定位算法综述 被引量:41
1
作者 赵红梅 赵杰磊 《电信科学》 2018年第9期130-142,共13页
在超宽带定位系统中,多径效应、NLOS等因素会导致一定程度的测量误差。详细介绍了基于超宽带的各类定位技术及其实现原理,并着重于定位性能较好的TDOA技术,从定位模型建立到定位解算方面系统地介绍了各类基于TDOA的定位算法,详细阐述了... 在超宽带定位系统中,多径效应、NLOS等因素会导致一定程度的测量误差。详细介绍了基于超宽带的各类定位技术及其实现原理,并着重于定位性能较好的TDOA技术,从定位模型建立到定位解算方面系统地介绍了各类基于TDOA的定位算法,详细阐述了各种算法的实现原理及设计流程,并对各种算法在LOS和NLOS下的性能进行了比较分析。 展开更多
关键词 超宽带室内定位 TDOA NLOS误差修正 算法分析
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超宽带室内定位的圆概率误差算法分析与应用 被引量:1
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作者 冯高昂 沈重 +2 位作者 朱雨豪 周思女 陈小斯 《现代电子技术》 北大核心 2017年第3期1-3,6,共4页
超宽带室内定位系统包含多个基站与定位标签,其优势在于高定位精度,因此,误差分析是该定位系统的关键之处。综合军用武器精度测量中的圆概率误差算法,以及超宽带室内定位系统中定位标签随机移动位置的因素,运用统计概率学中均值和二倍... 超宽带室内定位系统包含多个基站与定位标签,其优势在于高定位精度,因此,误差分析是该定位系统的关键之处。综合军用武器精度测量中的圆概率误差算法,以及超宽带室内定位系统中定位标签随机移动位置的因素,运用统计概率学中均值和二倍标准差的思想,提出适合于超宽带室内定位系统进行误差分析的圆概率误差R95算法。 展开更多
关键词 超宽带室内定位 圆概率误差 R95算法 精度测量
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超宽带室内定位算法 被引量:4
3
作者 肖辉春 梁晓林 《电讯技术》 北大核心 2019年第7期755-760,共6页
为了解决室内密集多径环境下人员定位精度差这一问题,设计并实现了一种基于脉冲超宽带与能量检测接收机的信号到达时间估计算法。根据在IEEE802.12.4a标准室内家居环境下得到的超宽带信号,深入分析了信号的偏度、翘度与均方差特性。根... 为了解决室内密集多径环境下人员定位精度差这一问题,设计并实现了一种基于脉冲超宽带与能量检测接收机的信号到达时间估计算法。根据在IEEE802.12.4a标准室内家居环境下得到的超宽带信号,深入分析了信号的偏度、翘度与均方差特性。根据信号特性与信噪比之间的关系,算法能够实现高精度的信号传播时间估计。该算法充分考虑了积分周期与信号传播环境如视距与非视距对信号传播时间造成的影响。通过实验分析对比,该算法对信号传播时间估计具有更好的鲁棒性,目标运动速度和形变具有很好的鲁棒性,能够提供更高的精度。相较于阈值估计算法,该算法在低信噪比环境下最优能够提高10 ns的估计精度。 展开更多
关键词 超宽带室内定位 能量检测接收机 到达时间
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面向离散制造车间的CNN-GRU超宽带数据融合定位算法
4
作者 陈伟 郭宇 +1 位作者 田旭 王胜博 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第7期360-364,368,共6页
针对离散制造车间各制造要素定位过程中存在非视距误差和测量系统误差的问题,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)的超宽带数据融合定位算法。首先,对采集到的超宽... 针对离散制造车间各制造要素定位过程中存在非视距误差和测量系统误差的问题,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)的超宽带数据融合定位算法。首先,对采集到的超宽带定位数据进行格式转换,以满足CNN和GRU的输入要求;其次,使用多通道CNN提取定位数据空间上的局部重要信息,并通过两层双向GRU单元挖掘数据的时序特征,在此基础上,利用集成学习思想融合局部重要特征和时序特征,以提高数据融合的定位准确度。最后,在某航天车间进行定位实例验证,实验结果表明,相较于CNN或GRU模型,所提方法在定位精度上具有更优越的性能。 展开更多
关键词 离散制造车间 超宽带室内定位 卷积神经网络 门控循环单元
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基于CNN的超宽带/惯性导航室内定位算法 被引量:7
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作者 张宝军 田奇 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第7期114-117,共4页
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... 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,可达到厘米级定位要求。 展开更多
关键词 超宽带室内定位 非视距误差 卷积神经网络 惯性导航系统 扩展卡尔曼滤波
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神经网络融合引力场的超宽带定位模型
6
作者 王安义 曹茜 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2022年第3期555-561,共7页
为研究非视距(NLOS)误差对超宽带(UWB)室内定位系统定位精度的影响,以BP神经网络优化超宽带定位模型为基础,针对BP神经网络用于超宽带定位收敛速度慢、易陷入局部极值等问题,利用引力场算法改进BP神经网络的初始权值和阈值。模型利用BP... 为研究非视距(NLOS)误差对超宽带(UWB)室内定位系统定位精度的影响,以BP神经网络优化超宽带定位模型为基础,针对BP神经网络用于超宽带定位收敛速度慢、易陷入局部极值等问题,利用引力场算法改进BP神经网络的初始权值和阈值。模型利用BP神经网络训练的预测值和期望值之间的绝对误差衡量灰尘质量,确定中心灰尘;利用移动因子,周围灰尘快速向中心灰尘靠拢,加快BP神经网络的收敛速度;通过自转因子作用,避免灰尘过度集中于中心灰尘,改善BP神经网络易陷入局部最优的问题。以IEEE802.15.4a标准下CM4超宽带信道模型模拟室内NLOS环境,结果表明:定位模型的均方根误差为7.95 cm,较基于粒子群优化BP网络定位模型减少了53%,较传统BP神经网络超宽带定位模型减少了64.41%;同时,90%定位误差控制在12.75 cm以内,较粒子群优化BP网络定位精度提升50.92%,较传统BP神经网络超宽带定位精度提升64.55%。定位模型定位误差小、收敛速度快、鲁棒性好,对实现实际室内复杂环境下高精度定位具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 引力场算法 BP神经网络 到达时间差 非视距 超宽带室内定位
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基于多参数融合的超宽带基站布设优化方法 被引量:4
7
作者 陈兆 王玫 +3 位作者 周陬 杨帆 张国立 仇洪冰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期2855-2865,共11页
超宽带室内定位精度受非视距传播(Non-Line Of Sight,NLOS)、多径效应、基站布设等因素影响,而这些因素均与基站的布设阵型有关.因此,本文提出一种基于位置精度稀释因子(Positioning Dilution Of Precision,PDOP)、到达时间差(Time Diff... 超宽带室内定位精度受非视距传播(Non-Line Of Sight,NLOS)、多径效应、基站布设等因素影响,而这些因素均与基站的布设阵型有关.因此,本文提出一种基于位置精度稀释因子(Positioning Dilution Of Precision,PDOP)、到达时间差(Time Difference Of Arrival,TDOA)测量误差和克拉美劳界的基站布设优化数学模型,可用遗传算法和萤火虫算法等智能算法求解.理论推导和仿真测试表明优化后的基站布设阵型相较于传统的立方体8基站阵型具有更好的平均误差和方差.14.5 m×7.6 m×3 m展厅的实测实验结果表明,经过优化后的基站布设阵型定位精度提高了0.7132 cm,且方差减小了50.6496 cm^(2)具有较高的稳定性. 展开更多
关键词 超宽带室内定位 基站布设 位置精度稀释因子 克拉美劳界 TDOA测量误差
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基于深度学习GRU网络的UWB室内定位优化 被引量:3
8
作者 郑宏舟 赵宇宸 孟飞 《上海理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期78-86,共9页
为减少信号传输质量和距离估计算法等因素对定位精度的影响,将深度学习应用于超宽带(ultra wide band,UWB)室内定位系统,利用门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)网络代替传统UWB室内定位系统中的三边测量过程,以提高UWB室内定位精... 为减少信号传输质量和距离估计算法等因素对定位精度的影响,将深度学习应用于超宽带(ultra wide band,UWB)室内定位系统,利用门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)网络代替传统UWB室内定位系统中的三边测量过程,以提高UWB室内定位精度。在得到定位标签到基站的距离信息后,将距离信息输入GRU网络中,输出最终位置坐标。GRU作为循环神经网络(recurrent neural network,RNN)的变种,既含有RNN处理时序数据的优势,又解决了RNN中的长程依赖问题。对GRU网络模型中不同学习率、优化器、批量大小、网络层数、隐藏神经元数量参数进行调整和训练。结果表明,基于GRU网络模型的UWB室内定位系统显著提高了定位精度,平均定位误差为6.8 cm。 展开更多
关键词 超宽带室内定位 神经网络 深度学习 门控循环单元
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基于CNN和在线学习的UWB室内定位算法 被引量:11
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作者 张宝军 田奇 +1 位作者 王珩 陈曦 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期511-516,共6页
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)的超宽带室内定位算法。利用超宽带系统采集非视距环境下的室内定位数据,根据信号在非视距环境下传播时的误差特性建立CNN模型,将定... 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)的超宽带室内定位算法。利用超宽带系统采集非视距环境下的室内定位数据,根据信号在非视距环境下传播时的误差特性建立CNN模型,将定位数据输入网络进行训练,以减小NLOS误差对定位精度的影响,然后用扩展卡尔曼滤波(EKF)进行位置估计;当系统处于不同室内环境时,使用在线学习算法调整CNN参数,提高系统的兼容性。实验结果表明,该算法可以在不同室内环境下有效减小NLOS误差的影响,保持厘米级的定位精度,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 超宽带室内定位 卷积神经网络 在线学习算法 非视距误差 扩展卡尔曼滤波
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基于空间划分的K-means聚类室内定位垂直精度优化方法 被引量:7
10
作者 李冰 杨珊珊 +2 位作者 刘春刚 赵华 王翔 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期900-908,共9页
由于超宽带室内定位锚节点布设的高度限制导致垂直精度因子较大,进而影响标签垂直方向上的定位精度。针对这一问题,提出了一种基于空间划分的K-means聚类室内定位垂直精度优化方法。首先,采集标签的TDOA数据并利用拉依达准则剔除数据中... 由于超宽带室内定位锚节点布设的高度限制导致垂直精度因子较大,进而影响标签垂直方向上的定位精度。针对这一问题,提出了一种基于空间划分的K-means聚类室内定位垂直精度优化方法。首先,采集标签的TDOA数据并利用拉依达准则剔除数据中的异常值,使用Chan算法解算标签估计位置以确定原始标签数据集。其次,对原始标签数据集进行空间网格单元划分,根据网格单元密度和距离确定K-means算法的初始聚类中心并将数据集划分为k个子区域,确定可信度高的k个参考位置。最后,将参考位置与中心位置之间距离的倒数作为权重因子,使用加权质心法确定标签的最终优化位置。实验结果表明,与Chan算法、Chan-Taylor算法、Kalman-Chan算法和Chan-Kmeans算法相比,所提算法在垂直方向定位精度分别提升了62.88%、70.81%、41.74%和27.96%,并且所提算法采用非监督的方式无需获取先验数据,具有较高的实际应用价值。 展开更多
关键词 超宽带室内定位 CHAN算法 K-MEANS聚类算法 垂直方向精度 拉依达准则
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基于DL-LSTM的UWB/INS室内定位算法 被引量:5
11
作者 张宝军 陈曦 +1 位作者 廖延娜 田奇 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第10期147-150,共4页
为了提高超宽带(UWB)室内定位系统的定位精度,提出了一种基于双层长短期记忆神经网络(DL-LSTM)的UWB室内定位算法。利用UWB系统和惯性导航系统(INS)采集非视距(NLOS)环境下的定位数据,根据该数据在NLOS环境下传播时的深度特征建立DL-LST... 为了提高超宽带(UWB)室内定位系统的定位精度,提出了一种基于双层长短期记忆神经网络(DL-LSTM)的UWB室内定位算法。利用UWB系统和惯性导航系统(INS)采集非视距(NLOS)环境下的定位数据,根据该数据在NLOS环境下传播时的深度特征建立DL-LSTM模型,然后将数据输入到网络中进行训练。第一层网络用于减小NLOS误差对系统定位精度的影响,第二层网络对UWB/INS组合系统进行位置预测,进一步提高定位的精度。实验结果表明:本文算法可以有效减小NLOS误差的影响,可达到厘米(cm)级定位要求。 展开更多
关键词 超宽带室内定位 非视距误差 双层长短期记忆网络 惯性导航系统
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一种基于非视距误差补偿的协同定位算法 被引量:12
12
作者 张然 宋来亮 冉龙俊 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期1426-1432,共7页
非视距(NLOS)误差对超宽带(UWB)室内定位技术的定位精度有很大影响。针对此问题,根据NLOS环境下附加时延和由信道决定的均方根时延扩展的联合统计特性,估计NLOS误差的均值和方差,对定位算法测量值和系统测量误差协方差进行修正,并采用... 非视距(NLOS)误差对超宽带(UWB)室内定位技术的定位精度有很大影响。针对此问题,根据NLOS环境下附加时延和由信道决定的均方根时延扩展的联合统计特性,估计NLOS误差的均值和方差,对定位算法测量值和系统测量误差协方差进行修正,并采用时变权重的粒子群算法与Chan算法相结合的协同定位算法进行定位计算,具有良好的全局搜索与局部搜索最优解的能力。仿真结果表明,在NLOS环境下,相比于单一算法,协同算法定位精度提高30%左右,在一定程度上抑制了NLOS误差的影响,满足室内定位的要求。 展开更多
关键词 超宽带室内定位 非视距误差 CHAN算法 粒子群算法 协同定位算法
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一种鲁棒的β扩展卡尔曼滤波算法 被引量:6
13
作者 董宇 逯暄 +1 位作者 彭甫镕 张婷 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第3期152-155,163,共5页
近年来针对非线性运动目标跟踪问题,多种卡尔曼滤波(KF)改进算法通过近似非线性函数的输出、均值和方差等方法提高对非线性运动的适应性。然而,现有改进算法过度追求对非线性运动的适应性,容易受到噪声干扰、产生过度拟合,为此,从误差... 近年来针对非线性运动目标跟踪问题,多种卡尔曼滤波(KF)改进算法通过近似非线性函数的输出、均值和方差等方法提高对非线性运动的适应性。然而,现有改进算法过度追求对非线性运动的适应性,容易受到噪声干扰、产生过度拟合,为此,从误差上界约束的角度提出了一种鲁棒的β扩展KF(β-EKF)算法。在利用泰勒近似非线性函数输出的基础上,提出对估计观测值与实际观测值的误差进行鲁棒性阈值控制,实现对目标状态估值的自适应修正,不仅能提高模型对噪声的鲁棒性,而且能提高状态修正的准确性。通过超宽带(UWB)室内定位仿真系统对算法性能进行验证,结果表明:相较于EKF、自适应渐消有偏EKF(AFEKF)、无迹KF(UKF)等算法,本文算法在非线性运动目标上能获得更鲁棒的跟踪结果,且算法的平均性能有26%的提升。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 非线性目标跟踪 鲁棒性 超宽带室内定位
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