【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通信与信息系统，尤其涉及一种基于深度卷积神经网络指纹定位方法、设备及介质。
技术介绍
1、指纹定位技术利用多径效应对不同位置信号的影响，采集特定区域内足够数量的“信号指纹”作为位置参考，实现对移动用户的定位。与传统无线网络定位技术相比，指纹定位的主要优势在于其定位精度不受多径效应影响，并能充分利用多径信息，增强“信号指纹”的特征参数。
2、由于多径效应，无线信号从移动终端发射到基站时会经历反射、绕射等现象，导致基站接收到的信号是多条路径信号的叠加。因此，来自不同位置的信号经过不同的传播路径，基站接收到的信号参数会有所不同，这是实现指纹定位技术的主要原理。
3、指纹定位的工作流程分为离线阶段和在线阶段两个步骤。在离线阶段，首先在待定位目标区域按照适当间隔划分网格，并选取参考节点。然后遍历每个参考网格点，提取能够代表该位置的信号指纹信息（如csi），将这些位置指纹信息与参考点的位置坐标一一对应存储到指纹库中。而在线阶段的任务是对待定位终端进行位置坐标的估计。按照与参考点位置指纹同样的获取方式，测量获取待...
【技术保护点】
1.一种基于深度卷积神经网络指纹定位方法，其特征在于，所述方法包括离线阶段和在线阶段；所述离线阶段包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度卷积神经网络指纹定位方法，其特征在于：指纹矩阵的计算过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于深度卷积神经网络指纹定位方法，其特征在于：的计算公式包括：
4.根据权利要求2所述的一种基于深度卷积神经网络指纹定位方法，其特征在于：的计算公式包括：
5.根据权利要求2所述的一种基于深度卷积神经网络指纹定位方法，其特征在于，的计算公式包括：
6.根据权利要求1所述的...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度卷积神经网络指纹定位方法，其特征在于，所述方法包括离线阶段和在线阶段；所述离线阶段包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度卷积神经网络指纹定位方法，其特征在于：指纹矩阵的计算过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于深度卷积神经网络指纹定位方法，其特征在于：的计算公式包括：
4.根据权利要求2所述的一种基于深度卷积神经网络指纹定位方法，其特征在于：的计算公式包括：
5.根据权利要求2所述的一种基于深度卷积神经网络指纹定位方法，其特征在于，的计算公式包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于深度卷积神经网络指纹定位方法，其特征在于：所述深度卷积神经网络模型包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：戴佳，王霄峻，贺晨琳，童柚嘉，韩铖沛，王青，吴肖凡，
申请(专利权)人：江苏正赫通信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。