ECA-ResNet测距误差抑制算法

温室遮挡下大幅修正

以信道冲激响应为输入的深度学习算法，在温室非视距条件下显著减小超宽带定位误差，保持定位结果可用。

Niu, Ziang · Huizhen, Yang · 周雷 · Mohamed, Farag Taha · 何勇 · 裘正军

Computers and Electronics in Agriculture 2023

参数信息

平均绝对误差(MAE)

0.1004 m

均方根误差(RMSE)

0.1714 m

决定系数(R²)

0.7548

技术优势

遮挡下照常定位

利用信道冲激响应在不同NLOS条件下的不同响应状态，模型能预测并修正测距误差，使强遮挡环境中的定位结果依然可用。

修正大误差

集成该模型后，估计的大定位误差被显著抑制，避免了因NLOS导致的跳变。

轻量即插即用

采用带轻量注意力机制的ECA-ResNet，模型可集成到现有UWB系统，无需改变硬件。

应用场景

• 温室定位导航：修正温室非视距误差，支撑自动化设备精准作业。
• 室内定位系统：为强遮挡室内场景提供误差抑制方案，扩展UWB可用性。
• 遮挡环境机器人导航：大幅减小定位误差，保证机器人在复杂环境中的导航可用性。
• 植物工厂：适应密集栽培与设备遮挡，提高植物工厂自动化程度。