[发明专利]基于深度学习的UWB NLOS传播误差抑制方法在审
| 申请号： | 202310265780.1 | 申请日： | 2023-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN116321423A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 魏国;刘万青;周文健;高春峰;于旭东;张成众;杨泽坤;程嘉奕;朱旭;侯承志 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | H04W64/00 | 分类号： | H04W64/00;H04W4/33;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084;G01S11/02;G01B11/02;G01S5/02 |
| 代理公司： | 湖南企企卫知识产权代理有限公司 43257 | 代理人： | 任合明 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于深度学习的UWB NLOS传播误差抑制方法，该方法基于深度学习技术，使用训练好的DRSN模型进行误差抑制；与传统方法不同的是，该方法以从UWB设备中直接获得的原始CIR数据作为输入，避免了人工统计UWB信号波形特征而耗费大量时间的缺点，且该方法不再对UWB信号进行分类，而是直接以测距误差为输出，可降低UWB系统定位成本，减小UWB设备因NLOS传播而产生的测距误差，同时，DRSN模型中的RSBU模块含有软阈值函数，该函数可对UWB信号进行降噪处理，减轻噪声分量对网络性能的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 uwb nlos 传播 误差 抑制 方法 | ||
【主权项】：
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