【摘 要】
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超宽带(UWB)测距在短距离精确定位中有着重要应用,然而在测距系统中,非视距(NLOS)信号传播是普遍存在的.NLOS信号会极大地影响测距精度,进而影响定位精度,因此研究如何识别NL
【机 构】
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河海大学计算机与信息学院 南京211100
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超宽带(UWB)测距在短距离精确定位中有着重要应用,然而在测距系统中,非视距(NLOS)信号传播是普遍存在的.NLOS信号会极大地影响测距精度,进而影响定位精度,因此研究如何识别NLOS信号是有意义的.过去的一些研究大部分采用基于有监督学习的方法,如支持向量机等,虽然有不错的性能,但需要事先人工标定LOS与NLOS.然而室内环境是复杂多变的,不同环境中的UWB信号会有不同的特征,因此基于有监督学习的NLOS识别方法不具有普适性.采用高斯混合模型来对LOS和NLOS信号进行分类,该方法的优点在于无需获取LOS信号与NLOS信号的先验信息,且在实验环境下NLOS识别率高达93%以上.
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