超寬帶（UWB）測距在短距離精確定位中有著重要應(yīng)用,然而在測距系統(tǒng)中,非視距（NLOS）信號傳播是普遍存在的。NLOS信號會極大地影響測距精度,進(jìn)而影響定位精度,因此研究如何識別NLOS信號是有意義的。過去的一些研究大部分采用基于有監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法,如支持向量機(jī)等,雖然有不錯的性能,但需要事先人工標(biāo)定LOS與NLOS。然而室內(nèi)環(huán)境是復(fù)雜多變的,不同環(huán)境中的UWB信號會有不同的特征,因此基于有監(jiān)督學(xué)習(xí)的NLOS識別方法不具有普適性。采用高斯混合模型來對LOS和NLOS信號進(jìn)行分類,該方法的優(yōu)點(diǎn)在于無需獲取LOS信號與NLOS信號的先驗信息,且在實(shí)驗環(huán)境下NLOS識別率高達(dá)93%以上。 

【文章來源】：電子測量技術(shù). 2020,43(16)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

LOS與NLOS信號樣本的特征分布情況

本部分的實(shí)驗數(shù)據(jù)為1 024個UWB測距真實(shí)數(shù)據(jù),其中LOS信號與NLOS信號各512個,圖2是使用Time Domain公司生產(chǎn)的PulsOn 440測得的典型接收信號。P440的工作頻率在3.1～4.8 GHz,使用雙向飛行時間(two-way time-of-flight)來測量兩個模塊之間的距離,在無遮擋環(huán)境下,測距誤差在2 cm以內(nèi)。將所得信號按照公式(1)-(6)的公式進(jìn)行特征計算,得到UWB信號的各特征,并將所需的特征組合起來成為特征向量x,例如選擇峭度,平均附加時延和均方根時延擴(kuò)展,則x=(k,τMED,τRMSD)。

表1比較了SVM,K-means和GMM算法之間的分類性能。由表1可知,SVM算法的分類準(zhǔn)確率更高,但SVM需要數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練,耗費(fèi)的時間較長,GMM算法不需要提前用數(shù)據(jù)集訓(xùn)練,且耗費(fèi)時間較少,卻獲得了和SVM算法差不多的分類準(zhǔn)確度。且隨著信號特征的增加,SVM的耗時會越長。同時,GMM算法得到的FP為最小,即GMM算將NLOS信號判斷為NLOS信號的概率最小,因此能更好地提升定位的精確度。圖3 各算法分類效果

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：3418551