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题名基于GRU神经网络的UWB定位算法研究
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作者
郭俊权
刘达
易颂轩
高伟强
刘建群
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机构
广东工业大学机电工程学院
佛山科莱机器人有限公司
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出处
《测试技术学报》
2023年第3期194-198,207,共6页
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基金
广东省重点实验室资助项目(2017B030314178)
广东省联合培养研究生示范基地资助项目(2017XJJD-06)。
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文摘
针对复杂环境下的室内精确定位需求,采用基于双边双向测距的超宽带定位方案。为解决非视距情况下超宽带测距误差大而引起定位精度下降的问题,考虑到超宽带测距具备时间序列预测问题的特点,引入了循环门控单元(Gate Recurrent Unit,GRU)来搭建神经网络,并设计不同隐藏层数、结构来验证其有效性。实验结果表明,相比于LS(Least Square)、UKF(Unscented Kalman Filter)定位算法,该GRU神经网络定位算法的均方根误差指标平均降低了30.81%、21.51%,定位效果更好。
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关键词
室内定位
超宽带
非视距
循环门控单元
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Keywords
indoor positioning
ultra-wideband
non-line-of-sight
gate recurrent unit
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分类号
TN961
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于图优化和EKF的UWB组合定位算法
被引量:2
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作者
易颂轩
高伟强
刘建群
郭俊权
刘达
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机构
广东工业大学机电工程学院
佛山科莱机器人有限公司
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2022年第23期1-6,共6页
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基金
广东省重点实验室项目(2017B030314178)
广东省联合培养研究生示范基地项目(粤教研函[2021]2号)资助。
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文摘
针对超宽带(UWB)技术受电气转换时间延迟,天线延迟以及基站间时间同步等因素的影响而导致UWB传感器的测量值存在误差的问题,本文提出一种基于图优化和EKF的UWB组合定位算法,首先使用EKF算法得到定位初值,接着构建包含UWB测距误差的目标函数,然后通过图优化算法求解使整个定位过程UWB总体测距误差最小的基站位置,然后将求解的基站位置代入EKF算法进行第二次计算,得到更为精确的定位结果,最后应用Mean-Shift算法对定位结果进行聚类分析。实验结果表明:本文提出算法相对于EKF算法和最小二乘法,水平定位精度平均提高了27%和38%,而且得到的目标运动轨迹平滑性远优于传统定位算法。
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关键词
超宽带
室内定位
图优化
扩展卡尔曼滤波
Mean-Shift聚类
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Keywords
UWB
indoor positioning
graph optimization
extended Kalman filter
Mean-Shift clustering
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分类号
TP212.9
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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