Abstract-Accurate och robust positionering i multipatmiljöer kan möjliggöra många applikationer, såsom sök-andrescue och tillgång spårning. För detta problem, ultra-wideband (UWB) teknik kan ge de mest exakta intervall uppskattningar, som krävs för områdesbaserad positionering. UWB står dock fortfarande inför ett problem med icke-sight-mätningar (NLOS), där de skattningar som baseras på tidsåtgång för arrival (TOA) vanligtvis kommer att vara positivt partiska. Det finns många tekniker som tar itu med detta problem, främst baserat på NLOS identifiering och NLOS felreducerande algoritmer. Dessa tekniker utnyttjar dock inte all tillgänglig information i UWB-kanalens impulssvar. Kernelbaserade maskininlärningsmetoder, såsom Gaussian Process Regression (GPR), kan utnyttja all information, men de kan vara alltför komplexa i sin ursprungliga form. I detta dokument föreslår vi nya spännande metoder baserade på kärnhuvudkomponentanalys (kPCA), där de valda kanalparametrarna projiceras på ett icke-linjärt ortogonalt högdimensionellt utrymme, och en delmängd av dessa projektioner används sedan som indata för spännvidd. Vi utvärderar de föreslagna metoderna med hjälp av verkliga UWB mätningar som erhållits i en källartunnel, och fann att en av de föreslagna metoderna kan överträffa state-of-the-art, även om små träningsprover finns tillgängliga.
Savic m.fl. I REF föreslogs en metod för spektrumuppskattning baserad på KPCA för att ta itu med problem som uppstod inom ultrabredbandsteknik (UWB), som gav de mest exakta intervalluppskattningarna.
Kernel Methods for Accurate UWB-Based Ranging with Reduced Complexity
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}