[口头报告]基于梯度提升决策树的UWB测距误差预测方法

基于梯度提升决策树的UWB测距误差预测方法
编号:3178 稿件编号:3195 访问权限:私有 更新:2023-04-12 21:28:09 浏览:167次 口头报告

报告开始:2023年05月07日 17:00 (Asia/Shanghai)

报告时间:15min

所在会议:[10] 10、行星科学 » [10-3] 10-3 行星科学

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摘要
超宽带(UWB)室内定位方法因具有抗干扰能力强、定位精度高等优点而被广泛关注。在复杂室内环境中,多径干扰和视距遮挡是影响室内精确定位的主要因素。当前的定位补偿算法是通过信道脉冲响应特征分析视距遮挡的参数,来提高定位精度。这类方法只能针对单一环境因素来缓解定位误差。为进一步提高超宽带室内定位的精度,本文首先从理论角度分析了影响超宽带信号测距精度的因素,并通过大量的室内测距实验,量化分析每种影响因素对测距误差的影响程度。研究表明,多径效应、视距遮挡、标签与基站的距离、标签移动速度、标签与基站天线方位角以及气象因素(温度、湿度、压强)等都会对测距精度造成影响。基于此,本文从数据挖掘和机器学习的角度出发,将上述所有的影响因素作为特征进行分类和归类,并使用梯度提升决策树模型对数据集进行训练和预测。实验结果表明,该模型可以根据当前状态下所有的特征值,较好地估计出一个测距误差值,该值约为15cm;将当前预测的误差值补偿到测量值上,预测的距离误差值精度为厘米级,满足了UWB室内定位高精度的需求。
关键字
室内定位;超宽带定位;测距误差;梯度提升决策树;机器学习
报告人
李圣令
硕士研究生 武汉理工大学

稿件作者
李圣令 武汉理工大学
陈默子 武汉理工大学
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