基于注意力机制的UWB室内定位算法OA北大核心CSTPCD
UWB INDOOR LOCALIZATION ALGORITHM BASED ON ATTENTION MECHANISM
针对多径效应及非视距环境影响超宽带(Ultra Wide Band,UWB)室内定位精度的问题,提出基于注意力机制的UWB定位算法.由SENet注意力模块与卷积神经网络构建一个深度学习模型SE-CNN.SENet注意力模块降低受到动态干扰因素影响的定位数据权重,再利用卷积神经网络(CNN)来确定定位数据与目标位置的非线性关系.该定位模型能够减少动态环境下多径效应与非视距带来的定位误差.实验结果表明,该算法在定位精度方面优于其他算法.
叶晓桐;张裕;宋俊典
上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院 上海201418上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院 上海201418上海计算机软件技术开发中心 上海201112
信息技术与安全科学
超宽带室内定位注意力机制卷积神经网络定位模型
《计算机应用与软件》 2021 (6)
室内逆定位理论机制研究
198-201,4
国家自然科学基金项目(61771197).
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