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摘要：本发明提供了一种基于特征相似度的UWBNLOS识别及测距误差补偿方法，包括以下步骤：（1）利用UWB基站与UWB标签获取距离观测值、信道传播状态，射频信道特征与CIR信号，包括参考CIR信息与采样CIR信息；（2）计算参考CIR与采样CIR之间的信道相似度，构造信道相似特征向量。（3）基于射频信道特征与信道相似特征向量的模式输入，构建NLOS识别深度学习模型；（4）调整参数结构，将NLOS识别深度学习模型转化为误差补偿模型；本发明通过对特征相似度进行计算，增强了特征表示能力，从而提高了UWBNLOS识别的准确性；本发明通过对CIR序列进行相似度计算，有效减少了输入参数，从而降低了模型的计算复杂度，提高了模型的推理效率；本发明还通过调节模型参数，同时实现UWBNLOS的识别及误差补偿功能，提高了模型的利用效率，减少了模型的大小。
主权项：1.基于特征相似度的UWBNLOS识别及测距误差补偿方法，其特征在于：通过一个双输入注意力神经网络，对输入的信道特征和CIR相似度特征进行特征评估，进而实现对UWBNLOS路径的识别和测距误差补偿；在设计CIR相似度特征向量时，基于LOS和NLOS环境下的CIR序列存在明显差异，分别从CIR数值差异和形状差异进行相似度计算，设计的CIR相似度向量从数值和形状方面完整评估NLOS干扰程度，作为NLOS识别及误差补偿的重要依据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 基于特征相似度的UWB NLOS识别及测距误差补偿方法
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