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申请/专利权人：南京邮电大学
申请日：2024-03-14
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118243098A
主分类号：G01C21/20
分类号：G01C21/20;G06N3/042;H04W4/02;H04W4/021;H04W4/33
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种基于CSI图像融合的图神经网络定位方法，包括：数据预处理，对相位信息进行解卷绕和线性变换，对幅度信息进行滤波降噪；在二维平面将预处理得到的幅度值和相位值映射到平面上的具体点上；对目标进行定位，CSI图像由左右子图共同构成；左子图按照子载波获取的先后顺序，将映射得到的点连接成一条曲线，形成CSI测量值的包络图，右子图根据CSI的幅度和相位大小进行离散映射，建立起数据空间维度的平面映射关系；提取CSI图像的邻接矩阵和特征矩阵；利用GraphSAGE网络进行离线训练，得到定位模型。本发明提供的基于CSI图像融合的图神经网络定位方法具有定位精度高，实现简单等优点。
主权项：1.一种基于CSI图像融合的图神经网络定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、数据采集：定位区域划分成若干参考点，目标站在所述参考点上，接收端测量路由器发射信号的信道状态信息CSI；步骤2、CSI数据预处理：提取CSI测量值的幅度信息和相位信息，对所述幅度信息和所述相位信息进行预处理操作；步骤3、构建CSI图像：结合所述幅度信息和所述相位信息，形成CSI图像；步骤4、构建CSI图像图数据：基于所述CSI图像，构建CSI图数据，形成训练数据库；步骤5、离线训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于CSI图像融合的图神经网络定位方法
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