[发明专利]便于定位外部对象的系统和方法在审
申请号: | 202210547786.3 | 申请日: | 2022-05-18 |
公开(公告)号: | CN115515224A | 公开(公告)日: | 2022-12-23 |
发明(设计)人: | 菲利波·卡萨马西马;克拉斯·布林克;沃尔夫冈·埃贝尔 | 申请(专利权)人: | 恩智浦有限公司 |
主分类号: | H04W64/00 | 分类号: | H04W64/00;G01S13/08;G06N20/00;G06N5/00;G06K9/62;G06N3/02 |
代理公司: | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人: | 冯薇;黄亮 |
地址: | 荷兰埃因霍温高科*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 便于 定位 外部 对象 系统 方法 | ||
1.一种便于定位外部对象的系统,其特征在于,所述系统包括:
-多个超宽带UWB通信节点;
-控制器,所述控制器可操作地耦合到所述多个UWB通信节点,其中所述控制器被配置成:
使所述UWB通信节点中的至少一个向所述多个UWB通信节点中的其它UWB通信节点传输一个或多个UWB消息;
接收所述UWB通信节点响应于接收到所述UWB消息而输出的信道脉冲响应CIR估计值和/或与所述CIR相关的一个或多个参数;
分析所述CIR估计值和/或与所述CIR相关的所述参数;
根据分析所述CIR估计值和/或与所述CIR相关的所述参数的结果而选择定位过程。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述控制器被配置成使用机器学习算法分析所述CIR估计值和/或与所述CIR相关的所述参数。
3.根据权利要求2所述的系统,其特征在于,所述机器学习算法主要是决策树算法、神经网络、最近邻算法或支持向量机。
4.根据权利要求2或3所述的系统,其特征在于,所述控制器另外被配置成在所述系统的训练阶段向所述机器学习算法馈送指示所述系统周围环境的数据。
5.根据在前的任一项权利要求所述的系统,其特征在于,与所述CIR相关的所述参数包括以下参数中的至少一个:
-功率电平;
-最强路径振幅比;
-最强路径时间差;
-频谱功率;
-第一路径宽度;
-第一路径突出度。
6.根据在前的任一项权利要求所述的系统,其特征在于,所述定位过程是用于定位所述外部对象的算法。
7.据权利要求6所述的系统,其特征在于,用于定位所述外部对象的所述算法是机器学习算法。
8.根据在前的任一项权利要求所述的系统,其特征在于,所述外部对象是用于访问车辆的装置,并且其中所述UWB通信节点是包括于所述车辆中或附接到所述车辆的UWB锚。
9.一种便于定位外部对象的方法,其特征在于,所述方法包括:
-由控制器使多个UWB通信节点中的至少一个向所述多个UWB通信节点中的其它UWB通信节点传输一个或多个UWB消息;
-由所述控制器接收所述UWB通信节点响应于接收到所述UWB消息而输出的信道脉冲响应CIR估计值和/或与所述CIR相关的一个或多个参数;
-由所述控制器分析所述CIR估计值和/或与所述CIR相关的所述参数;
-由所述控制器根据分析所述CIR估计值和/或与所述CIR相关的所述参数的结果而选择定位过程。
10.一种计算机程序,其特征在于,包括可执行指令,所述可执行指令在由控制器执行时使所述控制器执行根据权利要求10至14中任一项所述的方法。
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