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基于加权K-近邻分类的非视距识别方法研究

2022-08-19韦子辉解云龙王世昭叶兴跃张要发方立德

电子与信息学报 2022年8期
关键词:分类特征信号

韦子辉 解云龙 王世昭 叶兴跃 张要发 方立德*

①(河北大学质量技术监督学院 保定 071002)

②(计量仪器与系统国家地方联合工程研究中心 保定 071002)

③(保定市产业计量工程技术研究中心 保定 071002)

1 引言

近年来,室内定位在技术手段、定位精度、适用范围方面取得了长足的进步,也逐渐渗透到人们的日常生活中,例如养老院中对老人的看护、办公区域对工作人员的管理、火灾救援等。在无线定位技术中,超宽带定位技术具有时域分辨率高、抗多径干扰能力强、穿透能力强的特点[1,2],相比于超声波定位、红外线定位、射频识别定位(Radio Frequency IDentification, RFID)等定位技术可实现更高精度定位,在精确定位应用中具有极大潜力。

由于脉冲超宽带(Impulsive Radio Ultra-Wide-Band, IR-UWB)具有一系列的优良特性,越来越多的研究人员投身于超宽带定位技术的研究,国外多家公司进行超宽带定位芯片的研究,其中脱颖而出的是爱尔兰DecaWave公司生产的DW1000定位射频芯片,具有较高的精确度。在定位系统中,视距情况下,直达信号被准确识别,定位精度较高,但在实际应用中,室内环境复杂,会产生较大的定位误差,而误差的主要来源是遮挡造成时延引起的误差和信号反射引起直达信号的错误判断[3]。如果采用错误的直达信号,严重影响定位性能,故需要提前进行非视距(Non-Line-Of-Sight, NLOS)的判断,对NLOS信道进行剔除,使用视距(Line-Of-Sight, LOS)环境信道计算,得到更高精度的位置估计。因此,NLOS环境的识别一直是超宽带定位领域的一个重要研究方向。

NLOS识别算法对IR-UWB定位意义重大,是解决NLOS干扰的最直接手段,其中传统的识别技术可以分为3类,即基于距离估计的方法、基于信道冲击响应的方法和基于位置估计的方法。……

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