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申请/专利权人：南京森林警察学院
申请日：2022-06-27
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN115184859B
主分类号：G01S5/02
分类号：G01S5/02
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.21#授权;2022.11.01#实质审查的生效;2022.10.14#公开
摘要：本发明公开了一种构建非视距传播场景下测距和测角误差消除方法，该方法根据贝叶斯原理推算伪输出结果的后验概率。当每次给定一个测试输入特征时，可预测出测量结果的后验概率，并推算概率分布均值和方差。通过对这些模型进行测试、评估和对比分析，选出具有最小测量误差的回归模型。本发明是对无线局域网定位理论与技术研究的进一步深化，为基于信道状态信息的无线局域网定位实用化提供了理论和技术基础。能够将通过建立风险管理机制,有效化解风险管理的目的是消除风险,规避风险,控制风险,处理风险,以减少风险带来的负效应。
主权项：1.一种构建非视距传播场景下测距和测角误差消除方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：离线阶段在非视距场景采集CSI数据，对CSI幅度和相位数据进行预处理，通过将CSI幅度、相位以及它们的变化形态与待测量参数，即距离和角度进行关联分析，提炼出能有效表征距离和角度的幅度相位特征；步骤2：将距离和角度对应的特征分别映射到核空间，候选核函数包括但不限于多项式函数、径向基函数、S型函数；接着，以映射后特征和测量结果分别作为输入和输出，建立测距和测角的回归模型，先从所有CSI测距样本中选取一部分构成伪输入特征集和伪输出结果集服从高斯分布pf|X＝0,K，其中矩阵K每个元素是[K]i,j＝Φxi,xj，而Φ是核函数；给定该组伪输入和输出数据，每个样本xn,yn的后验概率可表示为pyn|xn,X,f＝μ,σ2，其中μ＝KMK-1f，σ2＝Φxn,xn-KMK-1KMT+σn2，σn2是测量误差的方差，向量KM每个元素为[KM]m＝Φxn,xm；然后推算整个样本的联合后验概率，并根据贝叶斯原理推算伪输出结果的后验概率，接着当每次给定一个测试输入特征时，预测出测量结果的后验概率，并推算概率分布均值和方差；步骤3：在训练出多个测量回归模型之后，通过对这些模型进行测试、评估和对比分析，选出具有最小测量误差的回归模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京森林警察学院 一种构建非视距传播场景下测距和测角误差消除方法
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