本文提出了一种基于变分贝叶斯的半监督深度学习方法，用于超宽带（UWB）定位系统的误差校正，结合深度学习与统计工具，在低监督比例下实现更优性能。同时，研究探讨了自我监督学习框架在自动驾驶感知中的应用，利用无标签雷达数据提高目标检测准确度。

室内定位系统采用无线通讯、基站定位和惯性导航等技术，其中超宽带（UWB）定位原理具有穿透力强、功耗低、抗多径效果好、安全性高、系统复杂度低和精确定位等优点。UWB的测距原理采用双向飞行时间法，通过时间戳计算飞行距离。遮挡物对UWB定位的影响主要有实体墙、钢板、玻璃、木板或纸板和电线杆或树木。