uwb nlos(非视)研究-由一篇论文结合gpt深挖创新方法-拯救苦苦挣扎的研究生。

最新推荐文章于 2025-07-26 16:48:07 发布

程序员石磊

最新推荐文章于 2025-07-26 16:48:07 发布

阅读量529

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：计算机非全日制研究生备考基于深度学习的室内定位文章标签： gpt 室内定位

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/huangmingleiluo/article/details/134070518

基于深度学习的室内定位同时被 2 个专栏收录

54 篇文章 ¥19.90 ¥99.00

订阅专栏

超级会员免费看

计算机非全日制研究生备考

31 篇文章 ¥9.90 ¥99.00

订阅专栏

超级会员免费看

本文探讨了一种利用Gramian Angular Field (GAF) 和多输入并行深度学习模型改进UWB室内定位技术在非视距(NLOS)条件下的性能。通过GAF将CIR信号转为二维图像，结合CNN和ResNet提取特征，提高了NLOS识别和定位精度，实验显示定位准确率超96%，误差减少超80%。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1 背景

早上从邮箱看到一篇论文《UWB NLOS Identification and Mitigation Based on Gramian Angular Field and Parallel Deep Learning Model》，链接https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10286374/。

2 分析论文摘要

原文
Ultra-wideband (UWB) wireless localization technology has been widely applied in the field of indoor localization due to its good ability of noise resistance, strong penetration and high measurement accuracy. However, the performance of UWB-based localization technology becomes poor when suffering from non-line-of-sight (NLOS) propagation conditions. Thus, it is necessary to identify NLOS propagation and mitigate the NLOS error. In this paper, a nove

了解本专栏