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申请/专利权人：北京大学
摘要：本发明公布了一种基于机器联觉的激光雷达点云辅助无线信道智能建模方法，构建具有高、中和低移动智能体密度的通信与感知智能融合数据集；利用基于密度的含噪数据空间聚类对激光雷达点云进行智能化处理，提取物理环境特征，并与电磁空间进行精准匹配；挖掘激光雷达点云和电磁空间中的散射体之间的映射关系，进行散射体识别，以环境嵌入的方式建模散射体的空间属性，由此实现激光雷达点云辅助的环境嵌入无线信道智能建模。采用本发明方法可捕捉建模环境‑信道非平稳和一致性，能够构建高精度无线信道模型。
主权项：1.一种基于机器联觉的激光雷达点云辅助无线信道智能建模方法，其特征在于，构建具有高、中和低移动智能体密度的通信与感知智能融合数据集；利用基于密度的含噪数据空间聚类对激光雷达点云进行智能化处理，提取物理环境特征，并与电磁空间进行精准匹配；挖掘激光雷达点云和电磁空间中的散射体之间的映射关系，进行散射体识别，以环境嵌入的方式建模散射体的空间属性，由此实现激光雷达点云辅助的环境嵌入无线信道智能建模；包括：1构建高保真的通信与感知智能融合数据集，包含激光雷达点云和散射体信息；2将收发端的激光雷达点云进行融合，获得完备的物理环境特征信息，并降低数据冗余度；3将激光雷达点云划分成多个聚类，并进一步计算每一个聚类的外接长方体；其中外接长方体的高度与聚类高度相同，外接长方体在地面上的投影是聚类在地面上的投影的最小周长矩形；4获得每一个激光雷达点云聚类的散射体的个数，并删除在可视区域之外的基于激光雷达点云识别的散射体；5在初始时刻下，识别电磁空间中的散射体，同时区分动态散射体和静态散射体，并进一步利用聚类算法获得动态簇和静态簇；6在下一个时刻，利用激光雷达点云完成该时刻下的散射体识别，并区分动态散射体、静态散射体并获得动态簇、静态簇；通过引入虚拟链路，不断重复步骤6，识别每个时刻下的信道冲激响应以及信道传输函数，同时引入频率相关因子建模频率相关路径增益；7构建基于孪生簇的环境嵌入的高精度信道模型，得到簇的数量、距离、角度、时延和时延参数；通过上述步骤，即实现基于机器联觉的激光雷达点云辅助无线信道智能建模。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京大学 基于机器联觉的激光雷达点云辅助无线信道智能建模方法
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