[发明专利]基于深度学习的定位方法、装置、计算机设备及存储介质有效
| 申请号： | 201810009221.3 | 申请日： | 2018-01-02 |
| 公开（公告）号： | CN109991591B | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 张宗源;王连臣 | 申请（专利权）人： | 中兴通讯股份有限公司 |
| 主分类号： | H04W4/02 | 分类号： | H04W4/02;G01S11/02;G01S11/04;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市力道知识产权代理事务所(普通合伙) 44507 | 代理人： | 郑丽杰 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种基于深度学习的定位方法、装置、计算机设备及存储介质，属于无线定位技术领域。该基于深度学习的定位方法包括：接收移动终端上报的若干个待定位的第一小区信号参数，该第一小区信号参数不包括该移动终端的实际经纬度；将同一移动终端上报的该第一小区信号参数输入至预先训练好的聚类模型中进行分类；将分类后的每类该第一小区信号参数分别输入到预先训练好的前馈神经网络中，得到与该第一小区信号参数相对应的当前经纬度数据；将该当前经纬度数据输入到预先训练好的循环神经网络中，得到下一时刻的经纬度数据。本申请可以提高定位的稳定性及精确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 定位 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的定位方法，其特征在于，所述方法包括：接收移动终端上报的若干个待定位的第一小区信号参数，所述第一小区信号参数不包括所述移动终端的实际经纬度；将同一移动终端上报的所述第一小区信号参数输入至预先训练好的聚类模型中进行分类；将分类后的每类所述第一小区信号参数分别输入到预先训练好的前馈神经网络中，得到与所述第一小区信号参数相对应的当前经纬度数据；将所述当前经纬度数据输入到预先训练好的循环神经网络中，得到下一时刻的经纬度数据。
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