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Neural Network Based Path Detection for an FMCW Positioning System

机译:FMCW定位系统的基于神经网络的路径检测

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摘要

Multipath propagation is a major source of error for runtime detection based positioning systems. For the case of an FMCW-based positioning system, the overlap of pulse shapes in the frequency domain restricts exact measurement of frequency, and thus of runtime. Choosing a measurement point on the slope of the pulse is a way to mitigate measurement errors. In this paper, we present a neural network as a means of estimating the ideal measurement point. The network is shown to outperform fixed level measurements even with very sparse training data.
机译:对于基于运行时检测的定位系统,多径传播是错误的主要来源。对于基于FMCW的定位系统,脉冲形状在频域中的重叠会限制频率的精确测量,从而限制了运行时间。在脉冲斜率上选择一个测量点是减轻测量误差的一种方法。在本文中,我们提出了一种神经网络,作为估计理想测量点的一种方法。即使使用非常稀疏的训练数据,该网络也表现出优于固定水平的测量。

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