在超宽带(UWB)室内定位系统中，采用时域特征识别非视距信号(NLOS)不能达到令人满意的性能。为了解决这一问题，利用小波变换方便同时提取时频域特征的特点，提出了一种基于连续小波变换和卷积神经网络(CWT-CNN)的NLOS识别方法。仿真实验使用一个网络开源数据集。仿真结果表明，对于6种不同的室内场景，NLOS信号识别准确率分别为87.50%、84.50%、88.00%、87.00%、90.50%和88.50%,CWT-CNN能够较好的识别时频域内的NLOS信号。
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