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一种用于分布式大规模多天线系统的半监督学习定位方法

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专利号 2020102804830 专利名称 一种用于分布式大规模多天线系统的半监督学习定位方法
专利类型 发明专利 国际分类 G06F 18/214 (2023.01),G06F 18/2413 (2023.01),G06F 18/27 (2023.01),H04B 7/0413 (2017.01),H04B 17/318 (2015.01),H04B 17/391 (2015.01)
申请人 中山大学 申请地址 广东省广州市海珠区新港西路135号
发明人 江明 申请日期 2020-04-10
下证状态 未知 更新时间 2025-05-27 08:55:52
专利摘要 本发明提供一种用于分布式大规模多天线系统的半监督学习定位方法,包括:生成两个不同的数据集,包括训练数据集和坐标隶属度集;利用半监督学习算法估计高斯混合模型GMM参数,根据训练数据集对GMM进行初始化;基于半监督期望极大EM算法对GMM参数进行迭代估计,完成GMM的训练;根据训练完成的GMM和坐标隶属度集,完成对目标接收信号强度RSS数据对应的位置信息的估计。通过分析不同天线分布情况下的系统性能,可证明本发明提供的定位方法可实现较高的定位精度;同时,该方法可以有效降低训练集的采样成本,并且仍可达到较高的定位精度;可有效保证位置估计结果的唯一性,为解决二维平面定位和三维空间定位的问题提供了一种有效的通用方法。

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企业组织机构代码证
身份证
卖方 企业营业执照
专利证书原件
身份证
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