基于DL-LSTM的UWB/INS室内定位算法

作者：张宝军; 陈曦^*; 廖延娜; 田奇^*

来源：传感器与微系统, 2021, 40(10): 147-150.

DOI：10.13873/J.1000-9787(2021)10-0147-04

• 超宽带室内定位
• 非视距误差
• 双层长短期记忆网络
• 惯性导航系统

为了提高超宽带(UWB)室内定位系统的定位精度,提出了一种基于双层长短期记忆神经网络(DL-LSTM)的UWB室内定位算法。利用UWB系统和惯性导航系统(INS)采集非视距(NLOS)环境下的定位数据,根据该数据在NLOS环境下传播时的深度特征建立DL-LSTM模型,然后将数据输入到网络中进行训练。第一层网络用于减小NLOS误差对系统定位精度的影响,第二层网络对UWB/INS组合系统进行位置预测,进一步提高定位的精度。实验结果表明:本文算法可以有效减小NLOS误差的影响,可达到厘米(cm)级定位要求。

• 单位
  西安邮电大学; 电子工程学院