[发明专利]一种基于深度学习的UWB非视距信号识别方法在审
| 申请号： | 202110809540.4 | 申请日： | 2021-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN113469110A | 公开（公告）日： | 2021-10-01 |
| 发明（设计）人： | 于秀丽;杨奉豪;魏世民;董明帅;白宇轩;吴澍;周麟坤 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的超宽带(Ultra Wide Band，UWB)非视距信号(None‑Line‑Of‑Sight，NLOS)识别方法。该方法以信号的信道脉冲响应(ChannelImpulse Response，CIR)作为输入，使用双流神经网络提取信号特征，可实现非视距信号(NLOS)与视距信号(Line‑Of‑Sight，LOS)的识别。该双流神经网络的一路借鉴了ResNet18中的残差结构，以1016个时刻的CIR信号作为输入，提取信号的时域特征；另一路使用一个卷积神经网络(CNN)提取10个额外参数中的特征。为了减小输入数据中的噪声干扰并放大NLOS与LOS信号的差异性，本发明提出了一种新的能量归一化方法。此外，本发明提出了一个专用于识别NLOS和LOS信号的损失函数，使用该损失函数训练神经网络，可以加快网络收敛速度，提升识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 uwb 视距 信号 识别 方法 | ||
【主权项】：
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