基于SAE-RF的三维UWB室内定位方法研究

作者：李世银; 朱媛^*; 刘江; 王晓明; 阳媛

来源：传感器与微系统, 2021, 40(08): 46-49.

DOI：10.13873/J.1000-9787(2021)08-0046-04

• 指纹定位
• 稀疏自编码器
• 随机森林
• 超宽带

由于室内环境复杂多变,存在着严重的非视距(NLOS)和多径效应,利用传统的指纹定位技术会造成较大的定位误差。针对此问题,利用超宽带(UWB)信号测距信息准确、波动小的特点,将测距值作为指纹量,提出一种基于稀疏自编码器(SAE)与随机森林(RF)相结合的三维室内定位方法。利用SAE提取出更具鲁棒性的特征值,将此特征值作为深度神经网络(DNN)回归网络的输入,得到目标点的估计定位坐标。针对环境变化导致的旧数据库无法匹配新采集指纹量的问题,利用测距值作为RF回归模型的输入对估计定位坐标进行定位误差修正。实验结果表明:提出的SAE-RF三维定位方法与其他指纹定位方法相比,更适合动态复杂的室内环境,定位精度更高。

• 单位
  东南大学; 中国矿业大学（北京）; 中国矿业大学