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摘 要:本发明提供一种用于分布式大规模多天线系统的半监督学习定位方法,包括:生成两个不同的数据集,包括训练数据集和坐标隶属度集;利用半监督学习算法估计高斯混合模型GMM参数,根据训练数据集对GMM进行初始化;基于半监督期望极大EM算法对GMM参数进行迭代估计,完成GMM的训练;根据训练完成的GMM和坐标隶属度集,完成对目标接收信号强度RSS数据对应的位置信息的估计。通过分析不同天线分布情况下的系统性能,可证明本发明提供的定位方法可实现较高的定位精度;同时,该方法可以有效降低训练集的采样成本,并且仍可达到较高的定位精度;可有效保证位置估计结果的唯一性,为解决二维平面定位和三维空间定位的问题提供了一种有效的通用方法。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010280483.0 | 专利名称: | 一种用于分布式大规模多天线系统的半监督学习定位方法 |
申请日: | 2020-04-10 | 申请/专利权人 | 中山大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 广东省广州市海珠区新港西路135号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F18/214搜分类 通信搜索 |
公开/公告日: | 2023-09-29 | 转让价格: | 16000.0元 |
公开/公告号: | CN111523571B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |