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申请/专利权人：河海大学

摘要：本发明是一种基于GASF和胶囊网络的NLOS识别方法，包括如下步骤：步骤1：获取并分析UWB数据集；步骤2：对UWB时域信号进行去噪处理；步骤3：将经过降噪处理的UWB时域信号转换成极坐标系下的时间序列，再利用GASF进行时间序列重构，将其转化为二维灰度图；步骤4：建立胶囊网络模型，并设置胶囊网络模型的各层参数，将步骤3所得二维灰度图作为胶囊网络模型的输入，利用胶囊网络模型对图像进行分类，识别出LOS测距信号和NLOS测距信号。该方法对NLOS信号的识别率高达95.17%，可以有效应用于室内超带宽测距定位系统中。

主权项：1.一种基于GASF和胶囊网络的NLOS识别方法，其特征在于：该识别方法包括如下步骤：步骤1：获取并分析UWB数据集；步骤2：对UWB时域信号进行去噪处理；步骤3：将经过降噪处理的UWB时域信号转换成极坐标系下的时间序列，再利用GASF进行时间序列重构，将其转化为二维灰度图；步骤4：建立胶囊网络模型，并设置胶囊网络模型的各层参数，将步骤3所得二维灰度图作为胶囊网络模型的输入，利用胶囊网络模型对图像进行分类，识别出LOS测距信号和NLOS测距信号，其中：所述步骤3中将UWB时域信号转换成二维灰度图的方法为：步骤3-1：对于经过步骤2降噪处理的UWB时域信号X＝[x1,x2,…,xN]，首先进行0-1标准化： 式中，x′i为经过0-1标准化之后的UWB时域信号；步骤3-2：将标准化过后的时间序列X'＝[x'1,x'2,…,x'N]映射到极坐标系下，具体方法为将X'的幅值映射为角度余弦，该幅值对应的时间戳映射为半径： 式中，为极坐标系下时间序列的极角，r为极坐标系下时间序列的极径；步骤3-3：将转换到极坐标系下的时间序列，计算每个点之间的三角和，从角度的方面来考虑两个不同时间点之间的相关性，由此引入格拉米角场： 其中表示时间序列X'中xi在极坐标系下对应的角度，由于： 式9可进一步表示为： 其中I＝[1,1,…,1]是长度为N的向量；所述步骤4中胶囊网络模型模型分为编码器和解码器两个部分，编码器包含卷积层、主胶囊层和分类胶囊层，解码器为三个全连接层，胶囊网络模型的输入为步骤3中获得的二维灰度图，胶囊网络模型的输出为2个向量v1和v2，在所述胶囊网络内部，胶囊网络模型的两个向量v1和v2，代表底层的特征，输出为向量v，代表高层特征，在胶囊内部，向量v1和v2分别乘上矩阵W1和W2，得到另外两个向量u1和u2，向量u1和u2再分别乘上权重c1和c2并相加，得到结果s，s经过挤压函数完成长度的归一化，得到最终结果v并输出，其中，挤压函数为： 式中，v为输出向量，s为输入向量经过加权处理后的向量；所述步骤4具体包括如下步骤：步骤4-1：胶囊网络的输入为步骤S3中通过格拉米角场变化得到的二维灰度图；步骤4-2：胶囊网络的第二层为卷积层，卷积核尺寸为10×10，滑动步长为5，且边缘不填充，卷积核个数为256，采用的激活函数为ReLu函数，其输出尺寸为29×29×256，并作为主胶囊层的输入；步骤4-3：胶囊网络的第三层为主胶囊层，包含胶囊网络中的第二个卷积层，卷积核尺寸为5×5，滑动步长为2，不采用边缘填充，卷积核个数为128，采用挤压函数作为激活函数，该卷积层的输出尺寸为13×13×8×32，在主胶囊层中有1×1×16个元素，每个元素为一个1×8的向量；步骤4-4：胶囊网路的第四层为分类胶囊层，分类胶囊层有2个元素，分别为LOS胶囊和NLOS胶囊，每个元素为1×16的向量，利用动态路由算法，迭代3次得到最终的cij，i＝1,2,…,16,j＝1,2，最终输出2个向量v1和v2，对于分输出向量v1和v2，其长度可表示概率，因此取v1和v2的L2范数并比较其大小，其判决依据如下： 其中lx为输入样本标签，lx＝0代表该样本为LOS信号，lx＝1代表该样本为NLOS信号。

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