[发明专利]一种基于神经网络的宽带近场电磁定位方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于神经网络的宽带近场电磁定位方法及装置，该方法包括：采集宽带近场电磁信号特征信息和定位目标的三维坐标信息，构建数据集；基于所述数据集，采用预设的神经网络算法进行训练和建模，得到定位系统回归模型；其中，所述定位系统回归模型的输入为宽带近场电磁信号特征信息，输出为定位目标的三维坐标信息；采集待定位目标对应的宽带近场电磁信号特征信息；根据待定位目标对应的宽带近场电磁信号特征信息，利用所述定位系统回归模型，实时确定待定位目标的三维坐标信息，实现目标的定位。本发明具有数据分析处理能力强，可快速、实时、准确地对目标进行定位等优点。

技术领域

本发明涉及定位技术领域，特别涉及一种基于神经网络的宽带近场电磁定位方法及装置。

背景技术

随着信息技术的发展，定位对于人们的生活愈发重要。近些年，应用根据多颗已知位置的卫星到用户的距离的数据从而计算出用户的具体位置这一原理的室外定位系统，已经十分成熟。但是由于存在到达地面时信号衰减且无法穿透墙壁等障碍物以及只能二维平面定位的问题，无法实现室内等复杂环境下的精准定位。

而目前，随着城市地下空间发展建设，为了保障生命安全并便捷人们的生活，研究并实现能对地下空间内移动人员和设备目标进行精确定位的无线技术具有重要意义。特别是在如超市、办公楼、地下停车场以及地铁等复杂的室内、地下等非视距环境中，在地下施工、矿山开采等方面，当发生地震或者巷道塌陷等突发事故时，及时获取人员和设备的位置信息对于保障人民生命安全、维持社会安稳秩序具有重大意义。

综上所述，研究并实现复杂的非视距环境下的无线定位技术成为迫在眉睫的紧要问题。目前，对复杂环境下的无线定位问题已经有了一些初步的研究，主要有采用高频信号的无线定位技术、磁感应定位技术和近场电磁定位技术。其中，基于测距的定位方法主要有基于无线保真(WIFI,WIreless Fidelity)、射频识别(RFID，Radio FrequencyIdentification)、使用超宽频谱的短距离超高速无线通讯技术(UWB，UltraWideband)和无线技术(ZigBee，Wireless Technology)等技术。这些高频信号定位技术虽然在视距环境下的室内和地下都有很高的定位精度，但是在非视距环境下，尤其当信号需要穿过多层厚度未知的非均匀介质时，定位精度较差，甚至无法定位。与高频信号相比，低频信号有着更强的绕射性，更适合于穿过多层非均匀介质实现定位。目前已有采用低频信号进行定位的相关研究，并且在研究结果中证明，使用低频电磁信号作为测距波形时，不仅能扩大定位范围，还能有效穿透土壤、水泥、水等高频信号难以穿透的未知非均匀介质。因此，在多层非均匀介质的非视距环境中，采用低频信号进行目标定位更为可行。而磁感应技术虽然可以实现一定精度的室内等复杂环境下的定位，但是容易受到电磁信号的干扰，并且不适用于空间较大的场景。此外，在实际环境中，由于信道噪声的存在以及多径传播干扰等不良因素，根据理论推导产生的宽带近场电磁定位模型公式并不能表现出较好的效果，在求解的时候，可能会出现求解精度下降甚至无法求解的情况。

发明内容

本发明提供了一种基于神经网络的宽带近场电磁定位方法及装置，以解决现有定位技术在室内等复杂环境下无法准确定位的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了如下技术方案：

一方面，本发明提供了一种基于神经网络的宽带近场电磁定位方法，该基于神经网络的宽带近场电磁定位方法包括：

采集宽带近场电磁信号特征信息和定位目标的三维坐标信息，构建数据集；

基于所述数据集，采用预设的神经网络算法进行训练和建模，得到定位系统回归模型；其中，所述定位系统回归模型的输入为所述宽带近场电磁信号特征信息，所述定位系统回归模型的输出为定位目标的三维坐标信息；

采集待定位目标对应的宽带近场电磁信号特征信息；

根据所述待定位目标对应的宽带近场电磁信号特征信息，利用所述定位系统回归模型，实时确定所述待定位目标的三维坐标信息，实现目标定位。