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基于BP神经网络的厘米级超宽带测距误差改正模型设计与实验: 收藏
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引用; 《全球定位系统》2021年第4期46卷 52-58页; 作者：肖庭杨章迪武汉大学测绘学院武汉430079; 在室内复杂环境下,超宽带(UWB)测距误差难以通过常规方法进行有效补偿,严重制约了其定位精度.在分析室内环境下UWB测距误差分布特点的基础上,设计了两种不同结构的BP神经网络误差改正模型.模型BP1输入单个标签与4个基站的测距值,输出对...; 在室内复杂环境下,超宽带(UWB)测距误差难以通过常规方法进行有效补偿,严重制约了其定位精度.在分析室内环境下UWB测距误差分布特点的基础上,设计了两种不同结构的BP神经网络误差改正模型.模型BP1输入单个标签与4个基站的测距值,输出对应的4个测距误差;模型BP2输入一对标签、基站的三维坐标,输出对应的一个测距误差.以高精度全站仪测量结果作为参考值,对网络进行训练,并对模型改正前后的测距和定位精度进行了对比分析.结果表明:两种模型均能有效改正测距误差,提升定位精度.其中BP1测距和定位精度分别提高83.0%、75.9%,BP2测距和定位精度平均提高91.7%、93.8%.BP2相比于BP1能够更加有效地提高测距和定位精度,使定位精度由dm级提升至cm级.; 来源：详细信息评论

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