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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于多特征模糊聚类的超宽带NLOS识别方法，涉及超宽带技术领域。包括：获取数据：获取UWB基站与各标签之间的CIR原始数据、联合噪声数据以及前导码累计数；特征提取：提取基于CIR的特征、联合噪声数据统计量特征和前导码累计数特征；状态识别：根据提取的基于CIR的特征、联合噪声数据统计量特征和前导码累计数特征构建NLOS识别的特征集进行状态识别，得到识别结果；输出信号：根据识别结果输出信号状态。本发明能够将信号状态分为除LOS、NLOS两种状态之外的其他状态类别，使得分类更加详细，细化为LOS、NLOS、half‑NLOS等多状态。
主权项：1.一种基于多特征模糊聚类的超宽带NLOS识别方法，其特征在于，包括：获取数据：获取UWB基站与各标签之间的CIR原始数据、联合噪声数据以及前导码累计数；特征提取：提取基于CIR的特征、联合噪声数据统计量特征和前导码累计数特征；状态识别：根据提取的基于CIR的特征、联合噪声数据统计量特征和前导码累计数特征构建NLOS识别的特征集进行状态识别，得到识别结果；输出信号：根据识别结果输出信号状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于多特征模糊聚类的超宽带NLOS识别方法
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