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信号干扰下的超宽带精确定位问题研究

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admin 发表于 2024-12-14 02:14 | 查看全部 阅读模式

文档名:信号干扰下的超宽带精确定位问题研究
摘要:针对在室内应用超宽带UWB(UltraWideBand)定位技术时,需要建立高效精确的三维坐标定位系统以克服信号干扰问题,应用机器学习方法对其进行了研究.首先使用多种统计分析模型清理无效或误差测量值;然后将TOF(TimeOfFlight)算法的先验知识与神经网络、XGBoost(eXtermeGradientBoosting)算法相结合,提出了神经XGB(ExtermeGradientBoosting)三维定位系统,该系统可通过"正常数据"和"异常数据"(受干扰)以及4个锚点的坐标精准预测靶点的坐标值,能使误差在二维平面降至5.08cm,在三维空间降至8.03cm;同时建立了判断数据是否受干扰的神经网络分类模型,精确率为0.88;最后通过结合上述系统,得到了连续且规律的运动轨迹,证明了系统的有效性与鲁棒性.

Abstract:InthefieldofindoorapplicationsofUWB(UltraWideBand)positioningtechnology,itisimportanttoestablishanefficientandaccurate3Dcoordinatepositioningsystemtoovercomesignalinterference.MachinelearningmethodsareusedtoinvestigatetheproblemofaccuratepositioningofindoorUWBsignalsunderinterference.Firstly,variousstatisticalanalysismodelsareusedtocleanupinvalidorerrormeasurements,thentheaprioriknowledgeofTOF(TimeOfFlight)algorithmiscombinedwithneuralnetworkandXGBoostalgorithmtobuildaneuralXGB(ExtermeGradientBoosting)3Dorientedsystem.Thesystemcanaccuratelypredictthecoordinatevalueofthetargetpointby"normaldata"and"abnormaldata"(disturbed),thecoordinatesoffouranchorpoints,andthefinalerrorisaslowas5.08cmintwo-dimensionalplaneand8.03cminthree-dimensionalspace.Aneuralnetworkclassificationsystemisestablishedtodeterminewhetherthedataisdisturbedornot,withanaccuracyof0.88.Finally,bycombiningtheabovesystems,continuousandregularmotiontrajectoriesareobtained,whichprovestheeffectivenessandrobustnessofthesystems.

作者:张爱琳   刘辉   王小海   张秀伊   邱正中   吴春国 Author:ZHANGAilin   LIUHui   WANGXiaohai   ZHANGXiuyi   QIUZhengzhong   WUChunguo
作者单位:吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春130012;吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012远光软件股份有限公司技术部,广东珠海519085
刊名:吉林大学学报(信息科学版) ISTIC
Journal:JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)
年,卷(期):2024, 42(2)
分类号:TN925
关键词:UWB精准定位  神经网络  XGBoost算法  逻辑回归  
Keywords:ultrawideband(UWB)precisionpositioning  neuralnetwork  XGBoostalgorithm  logisticregression  
机标分类号:TP391TP273TN925.93
在线出版日期:2024年5月27日
基金项目:吉林省科技发展计划基金资助项目信号干扰下的超宽带精确定位问题研究[
期刊论文]  吉林大学学报(信息科学版)--2024, 42(2)张爱琳  刘辉  王小海  张秀伊  邱正中  吴春国针对在室内应用超宽带UWB(UltraWideBand)定位技术时,需要建立高效精确的三维坐标定位系统以克服信号干扰问题,应用机器学习方法对其进行了研究.首先使用多种统计分析模型清理无效或误差测量值;然后将TOF(TimeOfFli...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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