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申请/专利权人：华兴通信技术有限公司

摘要：本发明公开了一种毫米波高精度定位方法，涉及毫米波雷达技术领域，对同一场景内定位分析目标的毫米波信号的传输过程进行分析，得到对应的信号误差概率，不同的位置对应的信号误差概率概率不同，将静止状态下的定位分析目标对应的点云数据记为对照数据；通过毫米波信号感知运动目标位置，将毫米波信号的反射信号转化为点云数据，再将运动目标的点云数据与对照数据进行位置比对得到标记点，在神经网络定位过程中，结合标记点进行聚类分析和校验，提取簇类中点云的质心特征点，采用特征点匹配原则进行特征匹配得到特征点对；再构造非线性优化函数并求解；最后对运动目标进行联合定位，得到运动目标的输出位置。

主权项：1.一种毫米波高精度定位方法，其特征在于，通过对毫米波信号的传输过程和毫米波雷达点云数据的分析实现运动目标的精确定位，具体分析过程如下：将同一场景内毫米波雷达信号的发射天线和接收天线分别标记为a1,a2,...,an和A1,A2,...,AN，n为发射天线的个数，N为接收天线的个数，不同天线不同时刻的天线姿态不同，通过毫米波信号发出和接收感知运动目标位置；将毫米波信号的反射信号转化为点云数据，使得采集的运动目标的位置数据生成场景中的三维点云；当毫米波定位分析目标的状态为静止状态时，对同一场景内定位分析目标的毫米波信号的传输过程进行分析，得到对应的信号误差概率，不同的位置对应的信号误差概率概率不同，将静止状态下的定位分析目标对应的点云数据记为对照数据；当定位分析目标为运动目标时，将运动目标的点云数据与对照数据进行位置比对，将运动目标的点云数据与对照数据位置重合的点进行标记，得到三维点云中的标记点，通过重合点标记将三维点云中的点进行区分得到标记点和非标记点，再采用聚类分析算法对三维点云进行聚类分析；通过聚类得到点组成的簇类，再对簇类中标记点与非标记点进行识别，当簇类中包括标记点时，求解标记点的平均信号误差概率，再利用平均信号误差概率对簇类中非标记点进行校验；提取校验后的簇类中点云的质心特征点，采用特征点匹配原则，将对特征点之间进行特征匹配得到特征点对；再根据运动目标的特征构造非线性优化函数，并求解非线性优化函数的解；最后基于多基站的点云数据对运动目标进行联合定位，并得到运动目标的输出位置。

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