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发明专利
已授权
一种基于改进的CNN模型的室内目标定位方法
📄 申请号:CN202110556627.5
📄 发布日:2026/08/26
著录项目信息
申请日
2021-05-21
公开号
CN113271539A
公开日
2021-08-17
申请人
南京邮电大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
H04W4_02
IPC 分类号
H04W4_02
,
H04W4_021
,
H04W4_33
,
G06K9_62
,
G06N3_04
,
G06N3_08
,
技术画像
所属领域
卷积神经网络
卷积神经网络
室内定位
深度学习
应用场景
室内导航, 位置服务, 智能安防, 物联网, 机器人定位
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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。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
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当前第 / 件
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