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
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 关键词: 指纹定位 稀疏自编码器 随机森林 超宽带
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨|Research & Approach
• 页码范围: 46-49
• 页数: 4页
• 分类号: TP393|TP212
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2021)08-0046-04

摘要

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.