基于机器学习的超宽带NLOS鉴别方法

摘要：

在超宽带测距定位中,实现非视距(non-line of sight,NLOS)传播的正确鉴别与消除具有非常重要的意义.提出以实测数据为基础,采用多参数的机器学习方法对超宽带信号进行NLOS鉴别和测距误差消除研究,并对波形特征参数的选取进行了分析和优化.数据结果表明,相比较传统NLOS鉴别方法,该方法不需要先验知识、实用性强,在鉴别的准确度和误差消除方面有较大的提升.

关键词：定位、超宽带、非视距鉴别、非视距消除、机器学习

所属期刊栏目：35

分类号：TN914

资助基金：国家自然科学基金青年基金项目61101124;国家科技重大专项基金项目2013ZX03001022;深圳市基础研发基金项目JC201005260165A

在线出版日期：2014-04-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：750-754