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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种适用于工业场景的基于深度学习的蓝牙AoA定位方法，包括如下步骤：融合BLE和UWB技术，将BLE标签与UWB标签进行组合，共同采集IQ数据和位置信息；IQ数据执行数据清洗工作，将位置信息转化为AoA信息，并进行标签标记；处理后的IQ数据和AoA信息分别输入深度学习模型进行训练，并使用训练好的模型在线订阅实时IQ数据输出AoA值；将AoA值转换到全局坐标系中，采用最小二乘法进行位置估计输出目标标签的位置信息。本发明利用UWB在室内定位中的精度优势，将其与低功耗、低成本、高可扩展性的BLE技术相结合，实现数据集的自动数据采集及地面实况标记，从而支持工业场景的大规模部署。
主权项：1.一种适用于工业场景的基于深度学习的蓝牙AoA定位方法，其特征在于，包括如下步骤：融合BLE和UWB技术的数据，将BLE标签与UWB标签进行组合，采集IQ数据和位置信息；对IQ数据执行数据清洗工作，将位置信息转化为AoA信息，并进行标签标记；处理后的IQ数据和AoA信息分别输入深度学习模型进行训练，并使用训练好的模型在线订阅实时IQ数据输出AoA值；将AoA值转换到全局坐标系中，采用最小二乘法进行位置估计输出目标标签的位置信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 适用于工业场景的基于深度学习的蓝牙AoA定位方法
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