[发明专利]基于前端融合的信道状态信息深度学习定位方法在审
| 申请号： | 202110544012.0 | 申请日： | 2021-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN113283490A | 公开（公告）日： | 2021-08-20 |
| 发明（设计）人： | 颜俊;方文杰;曹艳华 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01C21/20 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 姚姣阳 |
| 地址： | 210012 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明揭示了一种基于前端融合的信道状态信息深度学习定位方法，包含按序执行的离线训练和在线定位两个阶段，离线训练阶段包括对训练数据的预处理、离线学习，在线定位阶段则包括构建CSI实际幅度差图像和CSI实际相位差图像、对图像进行前端融合、再将得到CSI实际融合图像分别带入基于X轴坐标位置的回归模型和基于Y轴坐标位置的回归模型中得到位置估计值。本发明综合利用了CSI的幅度和相位信息，结合深度学习的方法，实现了对于室内目标的准确定位，显著地提升了定位精度、缩短了定位时间、降低了定位过程的复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 前端 融合 信道 状态 信息 深度 学习 定位 方法 | ||
【主权项】：
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