一种基于机器学习的超宽带非视距鉴别方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201310359337.7
IPC分类号：G01S5/02
申请日期：
2013-08-16
申请人：
哈尔滨工业大学深圳研究生院

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于机器学习的超宽带非视距鉴别方法
申请号	CN201310359337.7	申请日期	2013-08-16
法律状态	权利终止	申报国家	中国
公开/公告日	2013-11-20	公开/公告号	CN103399297A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01S5/02 ? 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〕	IPC分类号	G;0;1;S;5;/;0;2查看分类表>
申请人	哈尔滨工业大学深圳研究生院	申请人地址	广东省深圳市南山区西丽镇深圳大学城哈工大校区变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	哈尔滨工业大学深圳研究生院	当前权利人	哈尔滨工业大学深圳研究生院
发明人	张霆廷;张钦宇;李伟杰;周晓丽
代理机构	深圳市科吉华烽知识产权事务所（普通合伙）	代理人	胡玉

摘要

本发明提出了一种基于机器学习的超宽带非视距鉴别方法，克服了传统的NLOS鉴别方法通常采用IEEE802.15.4a信道模型，该模型与实际环境相比存在较大的差异，利用该模型实现的NLOS鉴别方法在实际场景中出现较低的鉴别率的问题。本发明的这种非参数的NLOS鉴别方法与信道独立，不需任何统计信息，鉴别率高，适用范围广。在鉴别的基础上，根据先验统计进行误差消除，可以有效提高定位精度。本发明的方法能有效鉴别出NLOS，为实现室内高精度定位的实现提供了基础。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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