[发明专利]基于卷积神经网络与高维5G观测特征的室内定位方法有效
| 申请号： | 202111344781.2 | 申请日： | 2021-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN114189809B | 公开（公告）日： | 2023-06-09 |
| 发明（设计）人： | 汪宇航;赵昆;郑正奇;纪文清 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | H04W4/021 | 分类号： | H04W4/021;H04W4/33;H04W64/00;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海蓝迪专利商标事务所(普通合伙) 31215 | 代理人： | 徐筱梅;张翔 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络与高维5G观测特征的室内定位方法，旨在利用多维信号特征缓解非视距与多径效应带来的定位误差。该方法首先在离线阶段使用目标设备采集参考点5G观测值，利用3σ原则对异常值进行修正，接着采用滑动窗口方法构建观测值图像并与对应格点的位置坐标合并构建离线图像指纹库，利用指纹库训练得到CNN位置分类模型。在线阶段将目标设备在测试点采集的5G观测值处理后输入CNN位置分类模型，通过概率加权质心法得到测试点定位坐标。本发明对由室内多径效应引起的敏感输入数据有鲁棒性，定位精度得到提升，并且5G定位的发展前景好，本发明有着较大的应用空间和商业价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 观测 特征 室内 定位 方法 | ||
【主权项】：
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