Apr, 2024
使用无监督机器学习进行 TDoA 超宽带室内定位的误差修正
Error Mitigation for TDoA UWB Indoor Localization using Unsupervised Machine Learning
Phuong Bich Duong, Ben Van Herbruggen, Arne Broering, Adnan Shahid, Eli De Poorter
TL;DR基于 Ultra-wideband（UWB）技术的室内定位系统由于其提供厘米级定位精度的能力而受到认可。然而，这些系统经常面临密集多径衰落导致的定位误差挑战。为了解决这个问题，在本信中我们提出了一种利用深度嵌入聚类（DEC）的无监督锚节点选择的新方法。我们的方法在聚类之前使用自动编码器（AE），从而更好地将 UWB 特征分为可分离的 UWB 输入信号聚类。我们进一步研究如何基于聚类质量对这些聚类进行排序，从而能够去除不可靠的信号。实验结果显示了我们提出的方法的效率，相比不排除锚点，平均绝对误差（MAE）显著减少了 23.1%。尤其在密集多径区域，我们的算法实现了更显著的改进，将 MAE 减少了 26.6%，将 95th 百分位误差减少了 49.3%。