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基于BP神经网络的厘米级超宽带测距误差改正模型设计与实验

肖庭杨 章迪

肖庭杨, 章迪. 基于BP神经网络的厘米级超宽带测距误差改正模型设计与实验[J]. 全球定位系统, 2021, 46(4): 52-58. doi: 10.12265/j.gnss.2021032901
引用本文: 肖庭杨, 章迪. 基于BP神经网络的厘米级超宽带测距误差改正模型设计与实验[J]. 全球定位系统, 2021, 46(4): 52-58. doi: 10.12265/j.gnss.2021032901
XIAO Tingyang, ZHANG Di. Design and experiment of centimeter UWB ranging error correction model based on BP neural network[J]. GNSS World of China, 2021, 46(4): 52-58. doi: 10.12265/j.gnss.2021032901
Citation: XIAO Tingyang, ZHANG Di. Design and experiment of centimeter UWB ranging error correction model based on BP neural network[J]. GNSS World of China, 2021, 46(4): 52-58. doi: 10.12265/j.gnss.2021032901

基于BP神经网络的厘米级超宽带测距误差改正模型设计与实验

doi: 10.12265/j.gnss.2021032901
基金项目: 国家自然科学基金项目(41604019);武汉大学实验技术项目(WHU-2021-SYJS-15);国家级大学生创新创业训练计划项目(202010486084)
详细信息
    作者简介:

    肖庭杨:(2000—),男,研究方向为超宽带室内定位

    章迪:(1984—),男,工学博士,高级实验师,研究方向为高精度室内外定位

    通信作者:

    章迪 E-mail:dzhang@sgg.whu.edu.cn

  • 中图分类号: P228.4

Design and experiment of centimeter UWB ranging error correction model based on BP neural network

  • 摘要: 在室内复杂环境下,超宽带(UWB)测距误差难以通过常规方法进行有效补偿,严重制约了其定位精度. 在分析室内环境下UWB测距误差分布特点的基础上,设计了两种不同结构的BP神经网络误差改正模型. 模型BP1输入单个标签与4个基站的测距值,输出对应的4个测距误差;模型BP2输入一对标签、基站的三维坐标,输出对应的一个测距误差. 以高精度全站仪测量结果作为参考值,对网络进行训练,并对模型改正前后的测距和定位精度进行了对比分析. 结果表明:两种模型均能有效改正测距误差,提升定位精度.其中BP1测距和定位精度分别提高83.0%、75.9%,BP2测距和定位精度平均提高91.7%、93.8%. BP2相比于BP1能够更加有效地提高测距和定位精度,使定位精度由dm级提升至cm级.

     

  • 图  1  BP神经网络算法流程图

    图  2  实验硬件设备

    图  3  网格点分布

    图  4  实验流程图

    图  5  单点测距序列

    图  6  误差-距离散点图

    图  7  网格点测距误差圆

    图  8  测试点T1改正前后平面坐标散点图

    图  9  测试点T1定位误差序列

    表  1  长时间测距点上测距误差统计

    基站距离/m均值/cm标准差
    /cm
    RMSE/cm标准差/均值 /%
    B15.1821.541.1821.575.5
    B27.5127.120.7827.132.9
    B37.5419.211.4819.267.7
    B45.2720.731.6120.797.8
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    表  2  测距误差统计 cm

    基站均值RMSE最大值最小值
    B122.223.852.23.2
    B226.227.546.76.3
    B330.431.355.83.5
    B424.525.851.97.3
    全部25.827.255.83.2
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    表  3  模型训练状态

    模型迭代次数相关系数R
    BP12770.86
    BP24100.97
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    表  4  测距精度 cm

    模型均值RMSE
    改正前23.925.3
    BP1 4.2 4.3
    BP2 1.2 2.1
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    表  5  测试点定位精度 cm

    模型RMSE
    XYZ
    改正前12.817.173.4
    BP1 3.5 4.513.8
    BP2 0.8 1.5 2.7
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  • 收稿日期:  2021-03-29
  • 网络出版日期:  2021-08-27

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