一种基于机器学习的UWB室内定位方法

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的UWB室内定位方法，首先在在待定位室内均匀布置与服务器连接的多个基站，并将将待定位室内按横向和纵向将空间划分为多个区域构建坐标系，然后在室内采集相关数据后对构建的BP神经网络模型进行训练和验证，最后通过训练完成的BP神经网络模型进行定位，获取位置坐标；优点是定位精度高，定位实时性强。