公开(公告)号：CN115052245A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202210660422.6

申请日：2022-06-13

Applicant: 东南大学

Inventor： 燕锋 ,  张涵君 ,  夏玮玮 ,  沈连丰 ,  胡静 ,  宋铁成

IPC: H04W4/02 ,  H04W64/00 ,  H04B7/185 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种基于深度学习的无人机辅助无线传感器网络节点定位方法。该定位方法的应用场景是室外区域，具体表现为无人机以固定轨迹在定位区域上方平行区域内周期运动，并以固定时间周期广播信标信号，地面传感器节点接收无人机信标信号，节点计算RSSI值形成RSSI向量，计算节点间RSSI相似度，进而计算锚节点与未知节点距离，建立卷积神经网络定位模型，输入节点与锚节点距离估计节点位置坐标，该模型能够一定程度克服环境噪声的影响，定位性能相比现有定位技术有较大提高。该模型能够利用空地通信信道优势以及卷积神经网络学习能力，提供一个节点定位问题解决方案，为人工神经网络技术在无线传感器网络领域的应用研究提供理论支撑。