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题名面向超宽带室内定位的FCM-SSGP方法
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作者
张盛
唐帆
张天骐
范森
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机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
清华大学深圳国际研究生院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期211-220,共10页
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基金
国家自然科学基金(61671095,61702065,61701067,61771085)
重庆市市级重点实验室建设项目(CSTC2009CA2003)
+1 种基金
重庆市自然科学基金(cstc2021jcyj-msxmX0836)
重庆市教育委员会科研项目(KJ1600427,KJ1600429)。
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文摘
受室内墙壁、玻璃、木门等障碍物影响,UWB室内定位中UWB信号的传播环境变为非视距环境,在该环境下定位将极大降低定位精度。现有抑制NLOS误差的方法由于复杂度较大导致定位时间过长,结合模糊C均值(FCM)聚类及稀疏谱高斯过程回归(SSGP)方法,提出一种FCM-SSGP定位方法。对接收到的信道冲击响应信号提取特征,利用FCM聚类识别NLOS信号,并根据NLOS信号传播环境的恶劣程度将NLOS信号划分为轻度NLOS信号和一般NLOS信号。使用SSGP方法分别得到2个不同信道条件下的NLOS误差,将SSGP方法得到的测距误差与FCM聚类得到的隶属度相结合作为权值,以抑制NLOS误差。实验结果表明,FCM-SSGP方法能有效降低不同障碍物带来的NLOS误差,定位误差为21.01 cm,与LS-SVM及SPGP方法相比,其定位误差均值分别提升了8.23 cm和6.73 cm,定位所需时间相比LSTM方法缩短了9.35倍,在保证高定位精度的同时降低了计算复杂度。
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关键词
非视距抑制
非视距识别
模糊C均值
稀疏谱高斯过程
超宽带定位
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Keywords
Non-Line of Sight(NLOS)mitigation
NLOS identification
Fuzzy C-Means(FCM)clustering
Sparse Spectral Gaussian Process(SSGP)regression
Ultra-Wideband(UWB)localization
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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