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公开(公告)号:CN119299029A
公开(公告)日:2025-01-10
申请号:CN202411402868.4
申请日:2024-10-09
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B17/391 , H04B1/7163 , H04L25/02 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/09 , G06N3/0895 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06F18/24
Abstract: 本发明提供了一种有限标记数据下的UWB信道环境状态识别方法。该方法包括:选取UWB(Ultra Wide Band,超宽带)CIR(Channel Impulse Response,信道脉冲响应)数据片段,通过连续小波变换和格拉姆角场变换将UWB信道脉冲响应数据转换为二维图像;构建融合视觉转换器(Vision Transformer,ViT)、宽残差网络(Wide Residual Network,WideResNet)、通道注意力机制压缩和激励(Squeeze‑and‑Excitation,SE)模块的混合网络,将二维图像输入到混合网络,混合网络结合半监督学习算法SoftMatch得到在有限标记数据下UWB信道状态分类识别结果。本发明方法将半监督学习算法应用于基于UWB CIR信号的信道状态识别任务,能够在标记数据稀缺的情况下,显著提高信道状态识别的准确性,同时大幅度减少了人工标注所需的时间和经济成本。
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公开(公告)号:CN118972938A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202410966713.7
申请日:2024-07-18
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于超宽带的非暴露空间定位方法及系统,属于超宽带定位技术领域,计算单标签与多基站间的距离计算,实现多标签间的有序测距;识别所获距离值中非视距的部分,并对其进行校正;根据视距和校正后的非视距测距值,用以计算标签的位置。本发明对于非视距测距结果,采集超宽带信号特征并使用机器学习中的分类模型设计识别算法,并对识别出的非视距测距值使用曲线拟合算法进行校正;接着对于校正后的测距值,以TOA算法为基础改进定位算法,并额外设计新型算法作为非视距环境下的补充,同时使用卡尔曼滤波算法提高定位精度;最后基于CAN总线设计层级结构,实现定位方法中各层级间的数据互通。
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