基于小波神经网络的超宽带测距优化方法研究

作者：牟大中; 王明飞; 曹鹏; 董智红; 于丽芳

来源：北京印刷学院学报, 2018, 26(12): 85-89.

DOI：10.19461/j.cnki.1004-8626.2018.12.023

• 超宽带
• 飞行时间
• 双向测距方案
• 小波神经网络

基于超宽带的测距技术是一种低功耗、低复杂度、高精度的无线测距技术,近年来在无线测距定位中引起高度重视。但由于室内环境中无线信道存在密集多径、非视距效应以及硬件测量系统误差等因素,从而导致出现较大的测距误差。本文提出一种基于小波神经网络和双向测距方案的超宽带测距优化技术,该技术利用小波神经网络对信号飞行时间、均方根时间延迟、接收信号能量、信道冲激响应峭度等输入参数进行训练,从而使网络输出逼近真实的节点间距离。为验证该优化方法的有效性,搭建了基于超宽带射频芯片DW1000的测距实验平台,实验结果表明该优化技术明显优于仅采用信号飞行时间参数原始测距方案,能有效提高距离测量的精度。

• 单位
  北京印刷学院