一种超宽带与惯导融合的LSTM室内定位算法

• 作者: 李鹏杰 李晓青 王瑞雪 邱金娜 刘俊鹏
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: 室内定位 长短时记忆网络 人工神经网络 超宽带 惯导
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程
• 页码范围: 172-178
• 页数: 7页
• 分类号: TN914
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2021.02.007

摘要

针对复杂环境下的室内高精度定位需求,提出了一种超宽带和惯导融合定位方案.结合位置估计过程可被划分为时间序列预测问题的特点,提出了一种基于长短时记忆(Long Short Term Memory,LSTM)网络的联合定位算法,并对其总体架构设计、数据预处理方法、网络结构设计、模型训练方法进行了研究.在此基础上,通过仿真和实测实验对联合定位算法进行验证,实验结果表明,该LSTM神经网络联合定位算法的定位精度优于传统TOA(Time of Arrival)、UKF(Unscented Kalman Filter)联合定位算法,适用复杂室内定位.