[发明专利]TOA的确定与终端的定位方法及装置、存储介质、终端

权利要求书

1.一种TOA的确定方法，其特征在于，包括：

从其他终端接收具有重复循环结构的输入信号；

计算所述输入信号的延迟拷贝相关，以得到时域延迟相关向量，所述时域延迟相关向量的首个元素携带有发送所述输入信号的绝对时间X，X≥0；所述输入信号为x(n)，所述计算所述输入信号的延迟拷贝相关，以得到时域延迟相关向量包括：利用公式得到长度为P的时域延迟相关向量，DCC(n)表示时域延迟相关向量的各个元素，n为0至(P-1)的整数，L、P为正整数；

利用所述输入信号的信道估计得到信道估计向量，包括：利用公式或者得到长度为M的信道估计向量，ChEst(k)表示所述信道估计向量，S(k)表示所述输入信号的M点FFT信号，Z(k)表示信号S(k)在接收端得到的判决信号，|Z(k)|表示Z(k)的模值，Z^*(k)表示Z(k)的共轭，M为预设的正整数，NoiseVar(k)表示第k个OFDM子载波的噪声方差；

将所述时域延迟相关向量及所述信道估计向量的各个元素确定为神经网络的输入，以使所述神经网络输出所述输入信号的时间偏移量Y，Y为实数，所述神经网络的各个参数是利用多个预定义的匹配数据对训练得到的；

根据所述绝对时间X和时间偏移量Y确定TOA时间T，其中，T＝X+Y。

2.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述具有重复循环结构的输入信号为短训练域符号或长训练域符号。

3.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述将所述时域延迟相关向量及所述信道估计向量的各个元素确定为神经网络的输入包括：

将所述长度为P的时域延迟相关向量和所述长度为M的信道估计向量组合为长度为(P+M)的第一向量：

[DCC(0),...,DCC(L-1),ChEst(0),...,ChEst(M-1)]^T，T表示向量转置；

将所述第一向量的各个元素确定为所述神经网络的输入。

4.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述匹配数据对表示为(A,B)，其中，A为(P+M)×1的向量，B为1×1或N×1的向量，N为正整数。

5.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述神经网络为深层神经网络。

6.根据权利要求5所述的确定方法，其特征在于，所述神经网络包括输入层、隐含层和输出层，所述神经网络的各个参数是利用多个预定义的匹配数据对训练得到的指的是：利用所述多个预定义的匹配数据对训练所述隐含层的权重系数矩阵和偏倚向量。

7.一种终端的定位方法，其特征在于，包括：

确定多个其他终端的位置信息；

利用权利要求1至6任一项所述的TOA的确定方法得到每个其他终端到当前终端的TOA时间；

基于各个TOA时间以及所述多个其他终端的位置信息得到所述当前终端的位置信息。