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公开(公告)号：CN117688471A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311688854.9
申请日：2023-12-11
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H04W4/02 , H04W64/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的超宽带定位中非视距状况识别方法。本发明首先在多个不同的定位环境下采集超宽带定位信号波形，并按照是否为非视距状况进行人工标注，得到训练数据集；然后构建神经网络模型，并使用数据集对神经网络进行训练；最后在超宽带定位场景中，读取定位信号波形，并将信号波形输入神经网络，以识别非视距状况。本发明方法仅利用超宽带信号波形，结合自注意力和通道注意力机制以提高识别准确率，应对信号传播环境变化的鲁棒性高，且不依赖测距与定位的结果，具有识别精度高、应对环境变化能力强的特点，可应用于无线定位等场合。
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