JavaShuo
欄目
標籤
NLOS誤差---基於信道特徵的NLOS識別算法詳解
時間 2020-12-30
標籤
UWB
NLOS
定位
欄目
系統網絡
简体版
原文
原文鏈接
原理:利用一組UWB信號的採樣數據的陡峭程度能夠反應該信道是否爲LOS環境,如果信道的衝激響應具有較低的峭度,該信道很可能受NLOS誤差影響。 數學模型如下: 通俗而講:峭度高的數據集趨向於在均值附近有一個明顯的峯值,下降較快,尾部較重,而峯度低的數據集趨向於在均值附近有一個平坦的頂部,而不是一個陡峭的峯值」。由於峯度表徵的是樣本數據的峯度,因此它也可用來表徵某一信道的視距強弱。這意味着對於峯度值
>>阅读原文<<
相關文章
1.
信道模型:LOS與NLOS
2.
NLOS誤差-Wylie鑑別與抑制算法
3.
基於SVM算法的人體行爲特徵識別
4.
基於職業特徵的多模板漢字識別算法
5.
目標識別算法之HOG特徵
6.
基於信息論的特徵選擇算法綜述
7.
案例詳解 | 基於Embedding的特徵安全計算
8.
自動人臉識別基本原理 --基於靜態圖像的識別算法(一)特徵臉
9.
特徵點匹配——SIFT算法詳解
10.
特徵匹配(三)SURF算法詳解
更多相關文章...
•
Scala Trait(特徵)
-
Scala教程
•
MySQL常用運算符詳解
-
MySQL教程
•
☆基於Java Instrument的Agent實現
•
爲了進字節跳動,我精選了29道Java經典算法題,帶詳細講解
相關標籤/搜索
誤差
特徵
差別
用法詳解
基於特徵知識的視頻識別技術
特別
徵解
識別
算法基礎
基礎算法
系統網絡
瀏覽器信息
PHP 7 新特性
NoSQL教程
算法
計算
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
1.2 Illustrator多文檔的幾種排列方式
2.
5.16--java數據類型轉換及雜記
3.
性能指標
4.
(1.2)工廠模式之工廠方法模式
5.
Java記錄 -42- Java Collection
6.
Java記錄 -42- Java Collection
7.
github使用
8.
Android學習筆記(五十):聲明、請求和檢查許可
9.
20180626
10.
服務擴容可能引入的負面問題及解決方法
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
信道模型:LOS與NLOS
2.
NLOS誤差-Wylie鑑別與抑制算法
3.
基於SVM算法的人體行爲特徵識別
4.
基於職業特徵的多模板漢字識別算法
5.
目標識別算法之HOG特徵
6.
基於信息論的特徵選擇算法綜述
7.
案例詳解 | 基於Embedding的特徵安全計算
8.
自動人臉識別基本原理 --基於靜態圖像的識別算法(一)特徵臉
9.
特徵點匹配——SIFT算法詳解
10.
特徵匹配(三)SURF算法詳解
>>更多相關文章<<