数据语义双驱动的联合频谱地图构建与信号源定位方法

本发明公开了数据语义双驱动的联合频谱地图构建与信号源定位方法，包括：采集频谱数据并预处理；建立频‑空域联合的三维频谱地图表征模型；创建二进制城市地图与二进制采样位置地图；训练集训练网络；计算总损失；更新权重参数；判断当前迭代次数是否达到设定的最大次数；将验证集数据输入用于频谱地图构建和信号源定位的神经网络模型；对输出结果进行处理后得到完整的频谱地图与信号源在目标区域内的网格位置。本发明引入二进制城市地图与二值采样位置图作为语义知识，以提取影响信号传播的空间信息，设计共享底层的多任务学习联合训练框架，同时实现频谱地图构建与信号源定位，显著提升了复杂城市环境下频谱地图构建和信号源定位精度。