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关键词
self-supervised deep reinforcement learning
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无需地面实测 UWB 数据收集:使用深度强化学习进行自监督测距误差校正
本研究提出了一种新颖的自我监督深度强化学习方法,其利用通道脉冲响应作为状态,并预测修正以最小化纠正后和估计范围之间的误差,实验结果证明其性能与最先进的监督方法相当,克服了数据依赖性和泛化性不足的限制,在解决实际可扩展的 UWB 范围误差方面
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3 months ago
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