摘要
本发明公开了一种基于自注意力机制的多基站联合无线定位方法及系统,涉及深度学习与无线通信技术领域,包括以下步骤:采集分布式基站的信道观测数据,组成多基站联合信道矩阵;对多基站联合信道矩阵的各维数据进行高斯归一化处理,得到归一化后的多基站联合信道矩阵并进行多通道卷积,得到特征融合矩阵;对特征融合矩阵进行自注意力值计算,得到分布式注意力编码矩阵;针对分布式注意力编码矩阵构建长短期记忆循环神经网络,解码出待感知目标的空间位置坐标。本发明创新性地提出了分布式基站感知、多基站信道信息融合和自注意力编解码思想,改进了现有无线定位算法中对于信道特征提取的方式,提高了大范围无线通信场景下的基站感知精度。
技术关键词
长短期记忆循环神经网络
无线定位方法
矩阵
注意力机制
分布式基站
多通道
深度神经网络
正交频分复用技术
无线定位算法
信道特征提取
无线通信场景
编码
无线定位系统
时序特征
通信服务
载波
系统为您推荐了相关专利信息
面向异构终端设备
客户端
服务器
退化估计方法
多层次
放电模型
绝缘子污闪预警
放电特征
转移概率矩阵
电力系统绝缘子
开关电源
谐振变换器
智能管理方法
模糊控制算法
ARIMA模型
电机故障诊断
经验小波变换
故障诊断方法
故障特征
同步电机
数据管理系统
数据采集模块
标记
数据分类
服务器