摘要
本发明公开一种基于UWB的高精度抗干扰测距方法,属于测距技术领域,用于抗干扰测距,包括使用双边双向测距方法得到标签与基站之间的距离观测值,读取超宽带测距中的信道脉冲响应信号,使用粒子群优化得到最佳变分模态分解参数,重构分解重构本征模态函数,通过格拉姆角和场GASF升维;计算CIR的统计参数序列,结合GASF输入改进MobileNetV3中,得到非视距噪声因子,进行改进的卡尔曼滤波得到测距结果。本发明平均池化保留了特征的平均信息,勾勒出整体轮廓;最大池化凸显了突出特征,捕捉关键细节;识别率达78.0%,计算出的距离均方根误差RMSE在7cm以内,满足实际应用的精度要求。
技术关键词
高精度抗干扰
噪声因子
卡尔曼滤波
双向测距方法
信道脉冲响应
Mallat算法
噪声误差
序列
小波去噪
重构
聚类
协方差矩阵
信号传播路径
分支
动态时间规整
参数
粒子
测距技术