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作者：李帅辰;武建锋;
单位：中国科学院国家授时中心;中国科学院大学集成电路学院;时间基准及应用重点实验室;中国科学院大学电子电气与通信工程学院;
摘要：针对室内定位环境复杂时超宽带(UWB)信号容易受到遮挡，易产生非视距(NLOS)误差，严重影响UWB定位精度的问题，该文结合随机森林(RF)和多层感知机(MLP)的优点，提出了贝叶斯优化的L1-MLP-RF算法，测试了该算法在单一场景和复杂混合场景下NLOS的识别效果。实验结果显示，单一场景和复杂的混合场景下，该文提出算法的准确率和特异率分别最高可达88.88%和87.98%,相较于其他常见算法提升约3.1%～8.6%。实验结果说明该文提出的方法具有较高的识别NLOS信号的精度，且具备可用性强、鲁棒性好等优点，为降低定位误差提供了基础。
关键词：超宽带;;室内定位;;随机森林;;多层感知机;;非视距识别;;贝叶斯优化;;L1范数
基金资助：中国科学院青年创新促进会优秀会员项目(Y2023109);; 国家自然科学基金项目(42404058)
