[发明专利]一种基于人工智能算法的传感器网空间定位方法

权利要求书

1.一种基于人工智能算法的传感器网空间定位方法，其特征在于其包括如下步骤：

增强传感器的信号接收强度；

使用基于K-means+CNN的双层精准定位算法进行模型的训练；

将训练好的模型用于在线定位。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能算法的传感器网空间定位方法，其特征在于在进行模型训练之前，需要进行信号采集和数据的预处理。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能算法的传感器网空间定位方法，其特征在于在传感器中引入球形天线的结构以增强信号的接收强度。

4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能算法的传感器网空间定位方法，其特征在于双层精准定位算法中，第一层算法采用lightGBM构造多分类候选集，即可能的定位点。

5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能算法的传感器网空间定位方法，其特征在于双层精准定位算法的第二层算法中，将离线阶段采集样本结果作为正分类样本，将候选集中的其他候选结果通过下采样抽取部分作为负分类样本，对CNN网络的分类结果进行训练。

6.根据权利要求3所述的一种基于人工智能算法的传感器网空间定位方法，其特征在于球形天线通过综合球形多个正交平面的收集的信号接收强度信息，并通过机器学习中的KNN方法，充分利用信号的方向和角度信息。

7.一种基于人工智能算法的传感器网空间定位装置，其特征在于其包括：

信号采集模块、数据预处理模块、模型训练模块以及在线定位模块。

8.根据权利要求7所述的一种基于人工智能算法的传感器网空间定位装置，其特征在于所述模型训练模块执行基于K-means+CNN的双层精准定位算法。

9.一种终端设备，包括储存器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-6任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述方法的步骤。