一种非视距条件下基于自适应BP神经网络的UWB定位方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202011528976.8
IPC分类号：G01S5/06
申请日期：
2020-12-22
申请人：
重庆邮电大学

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著录项信息

专利名称	一种非视距条件下基于自适应BP神经网络的UWB定位方法
申请号	CN202011528976.8	申请日期	2020-12-22
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-05-04	公开/公告号	CN112748397A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01S5/06 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G01 测量；测试 G01S 无线电定向；无线电导航；采用无线电波测距或测速；采用无线电波的反射或再辐射的定位或存在检测；采用其他波的类似装置 G01S5/00 通过确定两个或更多个方向或位置线的配合来定位；通过确定两个或更多个距离的配合进行定位〔2〕 G01S5/02 利用无线电波（G01S 19/00优先）〔1，2010.01〕 G01S5/06 通过测量路径差确定多条位置线的配合来确定信号源的位置（G01S 5/12优先）〔3〕	IPC分类号	G;0;1;S;5;/;0;6查看分类表>
申请人	重庆邮电大学	申请人地址	重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	重庆邮电大学	当前权利人	重庆邮电大学
发明人	屈洪春;张兴成;李元东;向蕊;唐晓铭
代理机构	北京同恒源知识产权代理有限公司	代理人	赵荣之

摘要

本发明涉及一种非视距条件下基于自适应BP神经网络的UWB定位方法，属于通信定位领域。该方法包括：选用估计距离差以及基于统计的前k组估计距离差的均值和标准差作为特征，采用基于无监督学习的K‑means++聚类算法将观测数据划分为LOS、NLOSL和NLOSH三类；然后通过GA算法对BP神经网络的权值和阈值动态优化，进一步提高算法的效率；最后使用Chan算法解算标签的初始坐标，将计算出的坐标和重构后数据使用Taylor迭代算法更新标签坐标，当满足误差阈值要求或迭代次数时结束迭代过程，并将最终结果输出。本发明能够实时准确的定位标签坐标。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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