视距径确定方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种视距径确定方法及装置，涉及人工智能，其中该方法包括：从信道参数中提取出在视距和非视距条件下差异达到阈值的至少两个信道特征；基于机器学习，采用分类算法，将所述至少两个信道特征组成的特征集作为输入数据集进行训练；根据训练结果确定是否存在视距径。本发明专利技术可以提高视距径识别准确度。本发明专利技术可以提高视距径识别准确度。本发明专利技术可以提高视距径识别准确度。

【技术实现步骤摘要】
视距径确定方法及装置


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及视距径确定方法及装置。

技术介绍

[0002]LOS(视距，line of sight)识别：信号沿直线传播的路径为LOS径，信号经过障碍物反射、折射传播的路径为NLOS(非视距，Non Line of Sight)径。存在LOS径的定位环境为LOS环境，不存在LOS径只存在NLOS径的定位环境为NLOS环境，将LOS环境与NLOS环境区分开的技术称为LOS识别。
[0003]目前使用单一的特征或者传统的似然估计方法进行LOS识别，其不足在于：准确度较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种视距径确定方法，用以解决LOS识别准确度较低的问题，该方法包括：
[0005]从信道参数中提取出在LOS和NLOS条件下差异达到阈值的至少两个信道特征；
[0006]基于机器学习，采用分类算法，将所述至少两个信道特征组成的特征集作为输入数据集进行训练；
[0007]根据训练结果确定是否存在LOS径。r/>[0008]本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视距径确定方法，其特征在于，包括：从信道参数中提取出在视距LOS和非视距NLOS条件下差异达到阈值的至少两个信道特征；基于机器学习，采用分类算法，将所述至少两个信道特征组成的特征集作为输入数据集进行训练；根据训练结果确定是否存在LOS径。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，信道参数是从信道冲激响应中提取的。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，信道特征包括信号总能量，和/或，信号峰度。4.如权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，分类算法包括梯度上升决策树算法和/或随机森林算法。5.一种视距径确定装置，其特征在于，包括：特征模块，用于从信道参数中提取出在LOS和NLOS条件下差异达到阈值的至少两个信道特征；训练模块，用于基于机器学习，采用分类算法，将所述至少两个信道特征组成的特征集作为输入数据集进行训练；确定模块，用于根据训练结果确定是否存在LO...

【专利技术属性】
技术研发人员：窦晓媛，赵思琦，孙馨愉，王志彬，李登峰，李奕辰，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：