申请/专利权人：江南大学

申请日：2023-10-12

公开（公告）日：2024-06-07

公开（公告）号：CN117270692B

主分类号：G06F3/01

分类号：G06F3/01;G06F18/20;G06N7/01

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.07#授权;2024.01.09#实质审查的生效;2023.12.22#公开

摘要：本发明涉及一种视线状态预测方法，包括获取待预测室内场景的射线追踪仿真结果，划分为预设个数的接收点；获取每个接收点的坐标与真实视线状态进行预处理，构成接收点矩阵；基于待预测室内场景的视距环境与非视距环境，构建两态马尔可夫模型；令接收点集合中的样本接收点按照不同的预设方向与预设距离进行移动，利用两态马尔可夫模型，计算并获取移动后的样本接收点的视距状态与非视距状态之间切换的状态转移概率，构成状态转移矩阵；分别将每种状态下的状态转移概率进行曲线拟合，获取对应的概率预测拟合方程；获取待定位接收点的初始视线状态，选择目标概率预测拟合方程，将其移动方向与距离输入，得到状态概率，获取预测视线状态。

主权项：1.一种视线状态预测方法，其特征在于，包括：获取待预测室内场景的射线追踪仿真结果，划分为预设个数的接收点，生成接收点集合；获取每个接收点的坐标与真实视线状态进行预处理，构成接收点矩阵；基于所述待预测室内场景的视距环境与非视距环境，构建两态马尔可夫模型；令所述接收点集合中的样本接收点按照不同的预设方向v与预设距离d进行移动，获取所述样本接收点移动后的视距状态LoS与非视距状态NLoS转换的单步转换概率，表示为：pijd,v＝PrXk+1＝j|Xk＝i；其中，d表示接收点的移动距离，v表示接收点的移动方向；Xk＝i表示当前视线状态为i，Xk+1＝j表示移动后的视线状态为j，PrXk+1＝j|Xk＝i表示当前视线状态由i转换为j的概率，i,j∈{LoS,NLoS}；利用基于频率的方法，计算所述样本接收点的视距状态与非视距状态转换的经验转变概率，表示为：其中，表示视线状态由i转换为j所用的转移次数，表示视线状态由i转换为j的过程中状态i出现的总次数；基于所述经验转变概率，获取所述样本接收点的视距状态与非视距状态转换的状态转移概率，构建包含视距状态转换为视距状态的经验转变概率、视距状态转换为非视距状态的经验转变概率、非视距状态转换为视距状态的经验转变概率与非视距状态转换为非视距状态的经验转变概率的状态转移矩阵，表示为：其中，表示移动后视线状态由视距状态转换为视距状态的经验转变概率，表示移动后视线状态由视距状态转换为非视距状态的经验转变概率，表示移动后视线状态由非视距状态转换为视距状态的经验转变概率，表示移动后视线状态由非视距状态转换为非视距状态的经验转变概率；基于所述状态转移矩阵，分别将每种状态下的状态转移概率进行曲线拟合，获取对应的概率预测拟合方程，包括：将由视距状态转换为视距状态的所有经验转变概率进行曲线拟合，获取第一概率预测拟合方程P1LoS→LoS＝a1*exp-b1*d+c1；将由视距状态转换为非视距状态的经验转变概率进行曲线拟合，获取第二概率预测拟合方程P2LoS→NLoS＝a2*exp-b2*d+c2；将由非视距状态转换为视距状态的经验转变概率进行曲线拟合，获取第三概率预测拟合方程P3NLoS→LoS＝a3*exp-b3*d+c3；将由非视距状态转换为非视距状态的经验转变概率进行曲线拟合，获取第四概率预测拟合方程P4NLoS→NLoS＝a4*exp-b4*d+c4；其中，a1、a2、a3、a4、b1、b2、b3、b4、c1、c2、c3、c4为对应的概率预测拟合方程的拟合参数，d表示接收点的移动距离；获取待定位接收点的初始视线状态，选择目标概率预测拟合方程，将其移动方向与距离输入所述目标概率预测拟合方程，得到状态概率，获取所述待定位接收点移动后的预测视线状态，包括：若待定位接收点的初始视线状态为视距状态，则选择所述第一概率预测拟合方程为目标概率预测拟合方程，计算状态概率：若状态概率大于预设阈值，则所述待定位接收点移动后的预测视线状态为视距状态；若状态概率不大于预设阈值，则所述待定位接收点移动后的预测视线状态为非视距状态；若待定位接收点的初始视线状态为非视距状态，则选择所述第三概率预测拟合方程为目标概率预测拟合方程，计算状态概率：若状态概率大于预设阈值，则所述待定位接收点移动后的预测视线状态为视距状态；若状态概率不大于预设阈值，则所述待定位接收点移动后的预测视线状态为非视距状态。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江南大学 一种视线状态预测方法、装置及应用

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