[发明专利]一种基于改进的CNN模型的室内目标定位方法在审
| 申请号： | 202110556627.5 | 申请日： | 2021-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN113271539A | 公开（公告）日： | 2021-08-17 |
| 发明（设计）人： | 张登银;徐业鹏;赵远鹏;杨妍;齐城慧 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | H04W4/02 | 分类号： | H04W4/02;H04W4/021;H04W4/33;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林 |
| 地址： | 210023 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进的CNN模型的室内目标定位方法，旨在解决现有技术中室内定位易受多径效应和非视距误差影响的技术问题。其包括：利用待定位目标的目标CSI数据与预先生成的定位指纹库进行指纹匹配，获得待定位目标的坐标信息；定位指纹库的生成方法为：利用SDR平台采集室内CSI数据，基于聚类算法将室内CSI数据划分为多个数据子集，并利用数据子集训练改进的CNN模型，获得训练好的改进的CNN模型，最后利用训练好的改进的CNN模型生成定位指纹库。本发明能够解决室内定位数据的噪声干扰问题，最大限度的减少多径效应的影响，提高室内定位的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 cnn 模型 室内 目标 定位 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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