摘要
本发明提供了一种基于级联残差注意力网络的UWB测距误差补偿方法与设备,该方法包括级联残差网络和注意力机制,设备为能获取自身高精度位置坐标的UWB测距模块。方法是先利用UWB测距模块采集完整的CIR数据和全部信道特征后,通过特征选择筛选关键CIR数据和信道特征组成输入数据集。再搭建级联残差网络模型并加入注意力机制进行模型训练。最后通过压缩、量化与边缘端部署,将训练好的模型于支持边缘计算的计算模块上实现UWB测距误差预测。本发明可以有效进行UWB测距误差的消除,且能够部署在计算资源受限的嵌入式设备上,实现快速、有效与鲁棒的UWB测距误差补偿,适用于多种需要应用UWB进行无线测距的场景,有助于大幅度提升基于UWB的测距定位精度。
技术关键词
测距误差
信道特征
残差网络模型
补偿方法
级联
测距模块
注意力机制
模型压缩
特征提取模块
数据
神经网络模型
计算资源受限
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