一种基于图神经网络的超宽带室内定位优化方法

本发明公开了一种基于图神经网络的超宽带室内定位优化方法，包括步骤：对开源超宽带室内定位传感器数据进行预处理，获得可用于编码节点特征和邻接矩阵的数据样本；基于采样点的的TDOA值和三轴加速度值构建节点特征；基于采样点的空间关系构建邻接矩阵；基于图神经网络构建图特征编码器；通过添加注意力机制的图注意力层对节点分配不同的权重；通过设置模型参数，训练图注意力神经网络，提高模型拟合能力；将待定位标签的传感器测量值输入到所训练好的模型后，输出待定位标签的坐标。本发明图注意力神经网络能够学习到环境中不同特征之间的关联性，并对干扰源进行有效的区分和过滤，从而提高系统的抗干扰能力，同时可以减少超宽带室内定位的误差。