一种基于深度学习的UWB定位方法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种基于深度学习的UWB定位方法，该方法包括：离线训练：构建并训练用于UWB定位的深度学习网络模型，所述的深度学习网络模型的输入包括基站位置坐标、标签与基站之间的TDOA数值，所述的深度学习网络模型的输出为标签的位置坐标；在线预测：将在线获取待定位标签与基站之间的TDOA数值以及基站位置坐标输入至训练好的深度学习网络模型，预测得到待定位标签的位置坐标。与现有技术相比，本发明降低了非视距和多径效应对定位准确度的影响，定位精度高。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的UWB定位方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114364015A
申请号 ：
CN202111507183.2
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2021-12-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张裕叶晓桐
申请人 ：
上海应用技术大学
申请人地址 ：
上海市奉贤区海泉路100号
代理机构 ：
上海科盛知识产权代理有限公司
代理人 ：
丁云
优先权 ：
CN202111507183.2
主分类号 ：
H04W64/00
IPC分类号 ：
H04W64/00 H04W4/33 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04W 64/00
申请日 : 20211210
申请日 : 20211210
2022-04-15 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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