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申请/专利权人:湘潭大学
摘要:本发明公开了一种基于象限分类和卷积神经网络的蓝牙AOA预测方法,涉及蓝牙AOA预测技术领域,包括以下步骤:步骤S1,IQ仿真数据集用于对PL‑kNN模型的训练和测试,数据集带有IQ值与象限标签;步骤S2,将IQ仿真数据集划分为训练集和测试集,将IQ仿真数据集具有0解集范围的方位角拆分为四个象限,分别训练4个PL‑kNN模型;步骤S3,训练集对PL‑kNN模型进行训练,训练阶段包括找到所有训练样本聚类的质心和距离权重,计算每个训练样本与其聚类的质心之间的距离;步骤S4,将测试集输入训练好的PL‑kNN模型进行测试,判断训练效果;步骤S5,利用仿真数据集以训练和测试卷积神经网络模型;步骤S6,将实采数据集输入PL‑KNN生成四个象限的分类数据后输入到卷积神经网络预测AOA。
主权项:1.一种基于象限分类和卷积神经网络的蓝牙AOA预测方法,其特征在于,具体包括以下步骤:步骤S1,生成蓝牙定位系统的IQ仿真数据集用于对PL-kNN模型的训练和测试,数据集带有IQ值与象限标签;步骤S2,将IQ仿真数据集划分为训练集和测试集,将IQ仿真数据集具有0°~360°解集范围的方位角拆分为四个象限,分别训练4个PL-kNN模型;步骤S3,利用训练集对PL-kNN模型进行训练,PL-kNN训练阶段包括找到所有训练样本聚类的质心和距离权重,计算每个训练样本与其聚类的质心之间的距离;步骤S4,将测试集数据输入已经训练好的PL-kNN模型进行测试,判断PL-kNN模型训练效果;步骤S5,利用仿真数据集以训练和测试卷积神经网络模型;步骤S6,将实采数据集输入PL-KNN生成四个象限的分类数据后输入到卷积神经网络预测AOA。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 湘潭大学 一种基于象限分类和卷积神经网络的蓝牙AOA预测方法
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