基于深度卷积神经网络指纹定位方法、设备及介质

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基于深度卷积神经网络指纹定位方法、设备及介质
申请号:CN202411675917
申请日期:2024-11-22
公开号:CN119172854A
公开日期:2024-12-20
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度卷积神经网络指纹定位方法、设备及介质,方法包括离线阶段和在线阶段;离线阶段包括:将目标定位区域划分得到若干个子区域,并且为每个区域分配不同编号;在每一个子区域选取若干参考点,测量采集所有参考点的指纹矩阵并构建数据集;搭建和训练深度卷积神经网络模型;在线阶段包括:对目标定位区域内的测试点测量得到指纹矩阵;将测试点的指纹矩阵输入深度卷积神经网络模型得到子区域编号;计算对应的子区域中所有参考点的位置指纹,对所有参考点的位置指纹与子区域编号位置指纹计算相似度距离,根据相似度距离最近选取若干个参考点,并按照WKNN算法计算得到测试点指纹所对应的具体位置坐标,实现指纹定位。
技术关键词
指纹定位方法 深度卷积神经网络 矩阵 WKNN算法 测试点 基站 阶段 离线 K近邻算法 数据 计算机存储介质 坐标 存储计算机程序 元素 在线 时延 信道估计