公开(公告)号：CN111866713B

公开(公告)日：2021-09-10

申请号：CN202010656276.0

申请日：2020-07-09

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 刘雯 ,  邓中亮 ,  程倩倩 ,  贾铭杰

IPC: H04W4/02 ,  H04W4/021 ,  H04W4/33 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供了一种定位方法、装置及电子设备，获取待进行相位特征提取的目标信道状态信息CSI中的相位信息，作为目标CSI相位信息；针对各通信数据包：基于不同天线间的第一相位关联关系，及同一天线不同子载波间的第二相位关联关系，得到邻接方阵；将目标CSI相位信息和邻接方阵输入预先训练完成的神经网络模型中的特征提取子模型，得到目标相位特征；并将目标相位特征输入神经网络模型中的多层感知器，得到待定位设备位于各预设参考点的置信度；其中，特征提取子模型包括：图卷积层和卷积层；基于置信度，得到待定位设备的位置信息。本发明实施例中，提取到的相位特征的准确度更高。进而最终得到的待定位设备的位置信息也更加准确。

公开(公告)号：CN111866713A

公开(公告)日：2020-10-30

申请号：CN202010656276.0

申请日：2020-07-09

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 刘雯 ,  邓中亮 ,  程倩倩 ,  贾铭杰

IPC: H04W4/02 ,  H04W4/021 ,  H04W4/33 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供了一种定位方法、装置及电子设备，获取待进行相位特征提取的目标信道状态信息CSI中的相位信息，作为目标CSI相位信息；针对各通信数据包：基于不同天线间的第一相位关联关系，及同一天线不同子载波间的第二相位关联关系，得到邻接方阵；将目标CSI相位信息和邻接方阵输入预先训练完成的神经网络模型中的特征提取子模型，得到目标相位特征；并将目标相位特征输入神经网络模型中的多层感知器，得到待定位设备位于各预设参考点的置信度；其中，特征提取子模型包括：图卷积层和卷积层；基于置信度，得到待定位设备的位置信息。本发明实施例中，提取到的相位特征的准确度更高。进而最终得到的待定位设备的位置信息也更加准确。