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摘要
针对最小二乘法(Least Squares Method，LSM)对于UWB中TOF在NLOS下定位精度低下的问题，提出了基于扩展灰狼算法(Extended Gray Wolf algorithm，EGWO)优化后的长短期记忆网络改进LSM定位算法(EGWO-LSTM-LSM)。首先采用LSTM及改进的灰狼算法EGWO建立最优测距误差预测模型，然后根据预测结果构造权重矩阵，在LSM上加权计算，并添加测距误差校正项，最后以改进LSM实现静态定位，并结合卡尔曼滤波器实现动态定位追踪。仿真结果表明，EGWO-LSTM预测准确率达98.857%，EGWO-LSTM-LSM将二维和三维位置误差分别稳定控制在10mm和25mm以内，进一步提升了TOF定位精度。
- 出版日期2023
- 单位华北理工大学
