基于UWB与机器学习的机舱内精准定位
网络与互联网体系结构
2024-01-17 v2 人机交互
信号处理
摘要
精准室内定位系统(IPS)是在飞机生产、运营与维护过程中更高效执行一系列任务的关键。例如,IPS可克服在飞机客舱中配置(无线)传感器节点这一繁琐任务。尽管已提出并测试了各种基于成熟消费产品技术(如蓝牙或WiFi)的解决方案,但已公布的精度结果使这些技术难以在实际用例中发挥作用。这源于定位环境的挑战性,尤其在飞机客舱中,主要由于几何结构、大量障碍物和高反射材料所致。为解决这些问题,我们在本工作中提出通过在真实飞机客舱中开展测量活动来评估基于超宽带(UWB)的IPS。我们首先通过研究测得的信号传播效应,阐明IPS在飞机客舱中面临的困难。随后我们考察了IPS的测距与定位精度。最后,我们还引入了多种基于机器学习(ML)的方法来校正测距测量值,并证明能够以97%的实测概率将节点相对于飞机座椅进行定位。
引用
@article{arxiv.2203.08403,
title = {Precise Onboard Aircraft Cabin Localization using UWB and ML},
author = {Fabien Geyer and Dominic Schupke},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.08403},
year = {2024}
}