摘要
本发明涉及一种基于多源机会信号深度学习的三维空间定位方法及系统,属导航领域,解决传统方法定位精度低和缺乏三维定位的问题。包括建立待定位区域的三维空间坐标系得到多个三维坐标点,从多个三维坐标点同时采集多类机会信号,对多类机会信号进行预处理得到样本数据,与对应的样本标签组成多类机会信号样本集;构建三维定位深度神经网络模型,利用每类机会信号样本集训练三维定位深度神经网络模型,得到各类机会信号训练好的三维定位深度神经网络模型;在待定位点实时获取多个机会信号进行预处理后,输入对应类别的训练好的三维定位深度神经网络模型,得到多个机会信号对应的多个三维坐标点位置,将多个三维坐标点平均获得三维空间定位结果。
技术关键词
深度神经网络模型
坐标点
三维空间定位方法
样本
三维空间定位系统
信号特征
模型训练模块
时域特征
空间直角坐标系
定位点
标签
定位模块
无人机平台
数据
频段
优化器
训练集
系统为您推荐了相关专利信息
轴承故障诊断方法
格拉斯曼流形
结构风险最小化
邻域
故障诊断模型
故障检测模型
多模态
样本
工业设备故障检测
故障类别
数据处理方法
分类子模型
文本
敏感数据识别
分类器
预测使用寿命
经验模态分解方法
序列
锂电池
重构