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[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于深度學(xué)習(xí)的超寬帶指紋定位方法在審

專(zhuān)利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201911057872.0 申請(qǐng)日: 2019-11-01
公開(kāi)(公告)號(hào): CN110933625A 公開(kāi)(公告)日: 2020-03-27
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 馬樂(lè);姜明華;余鋒;周昌龍;宋坤芳 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: 武漢紡織大學(xué)
主分類(lèi)號(hào): H04W4/33 分類(lèi)號(hào): H04W4/33;H04W16/22;H04W64/00
代理公司: 武漢維盾知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 42244 代理人: 彭永念
地址: 430073 *** 國(guó)省代碼: 湖北;42
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 深度 學(xué)習(xí) 寬帶 指紋 定位 方法
【權(quán)利要求書(shū)】:

1.一種基于深度學(xué)習(xí)的超寬帶指紋定位方法,其特征在于:

步驟1.建立指紋數(shù)據(jù)庫(kù):布置若干超寬帶基站和標(biāo)簽,收集每個(gè)待測(cè)點(diǎn)的標(biāo)簽與各個(gè)超寬帶基站之間的距離作為指紋信息,并將數(shù)據(jù)存入指紋數(shù)據(jù)庫(kù);

步驟2.訓(xùn)練指紋數(shù)據(jù)庫(kù):將指紋特征作為輸入,位置信息作為輸出,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練并得到模型;

步驟3.利用實(shí)測(cè)信號(hào)定位:將處理后的待測(cè)試信號(hào)作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,輸入即為待測(cè)點(diǎn)的位置信息。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的超寬帶指紋定位方法,其特征在于,在步驟1中,在建立指紋數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí),在場(chǎng)地內(nèi)每相隔相等的距離取測(cè)試點(diǎn)直至測(cè)試點(diǎn)布滿(mǎn)整個(gè)場(chǎng)地。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于深度學(xué)習(xí)的超寬帶指紋定位方法,其特征在于,在步驟1中,在每個(gè)測(cè)試點(diǎn)取連續(xù)的N個(gè)的時(shí)刻標(biāo)簽和M個(gè)基站間的距離,構(gòu)成一個(gè)M*N的數(shù)組作為該點(diǎn)指紋特征,并將每個(gè)測(cè)試點(diǎn)測(cè)得的多組指紋特征存入數(shù)據(jù)庫(kù)中構(gòu)成該場(chǎng)地的指紋數(shù)據(jù)庫(kù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的超寬帶指紋定位方法,其特征在于,在步驟2中,在訓(xùn)練指紋數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí),卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入的指紋特征需先進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)差歸一化處理,在步驟3中,實(shí)測(cè)信號(hào)經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)差歸一化處理。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于深度學(xué)習(xí)的超寬帶指紋定位方法,其特征在于:在步驟3中,采用的均值和標(biāo)準(zhǔn)差參考步驟2訓(xùn)練輸入時(shí)均值和標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)值。

6.根據(jù)權(quán)利要求1至5其中之一所述的基于深度學(xué)習(xí)的超寬帶指紋定位方法,其特征在于,在建立卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí),采用以下步驟:

步驟1)構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);

步驟2)使用處理后的指紋數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多次訓(xùn)練并測(cè)試準(zhǔn)確率,直至準(zhǔn)確率符合預(yù)期要求;

步驟3)保存得到訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

7.根據(jù)權(quán)利要求1或4或5所述的基于深度學(xué)習(xí)的超寬帶指紋定位方法,其特征在于,在利用實(shí)測(cè)信號(hào)進(jìn)行定位時(shí),調(diào)用訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,輸入標(biāo)準(zhǔn)差歸一化后的待測(cè)數(shù)據(jù),輸出即為代表位置信息的編號(hào),通過(guò)查詢(xún)編號(hào)方式即可得到相應(yīng)的位置信息。

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