基本信息:
- 专利标题： 一种基于遗传算法优化随机森林的UWB异常信号识别方法
- 申请号：CN202311296400.7 申请日：2023-10-09
- 公开(公告)号：CN119848676A 公开(公告)日：2025-04-18
- 发明人： 孙伟 , 孙沛伦 , 丁伟
- 申请人： 辽宁工程技术大学 , 孙沛伦
- 申请人地址： 辽宁省阜新市细河区玉龙路88号
- 专利权人： 辽宁工程技术大学,孙沛伦
- 当前专利权人： 辽宁工程技术大学,孙沛伦
- 当前专利权人地址： 辽宁省阜新市细河区玉龙路88号
- 主分类号： G06F18/243
- IPC分类号： G06F18/243 ; H04B1/7163 ; G06F18/21 ; G06F18/10 ; G06N3/126
摘要：
本发明公开一种基于遗传算法优化随机森林的UWB异常信号识别方法，涉及无线通信与定位导航技术领域。在不考虑信道冲激响应(Channel Impulse Response,CIR)这一重要特征前提下，将测量距离和接收信号强度作为训练特征输入随机森林(Random Forest,RF)模型；利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化训练参数，可实现UWB视距(Line of Sight,LOS)、非视距(Non Line of Sight,NLOS)、多径(Multipath，MP)信号的识别。解决了低成本设备无法获取CIR信息时的异常信号识别问题。