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一种基于FM信号深度学习的机会信号定位方法 

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申请/专利权人:中国电子科技集团公司第三十六研究所

摘要:本发明涉及一种基于FM信号深度学习的机会信号定位方法,包括在每个场景下的待定位区域采集多个位置处的FM信号进行预处理,设置对应位置标签构建原始FM信号定位数据集;对原始定位数据集混合及随机采样构建多精度多场景FM信号定位数据集;构建预定位模型FM‑PPM,使用多精度多场景FM信号定位数据集对预定位模型FM‑PPM进行全面训练,优化所有参数得到最佳FM‑PPM;使用使用所述新场景FM信号定位数据集对最佳FM‑PPM进行部分参数微调优化,选择损失最小的模型作为最终定位模型FM‑PPM;对实时采集的待定位点的FM信号经过预处理后输入最终定位模型FM‑PPM,获得待定位点的定位结果。

主权项:1.一种基于FM信号深度学习的机会信号定位方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤S1、在每个场景下的待定位区域内采集多个位置处的FM信号并进行预处理,设置对应的位置标签构建原始FM信号定位数据集;基于所述原始FM信号定位数据集进行随机采样及混合构建多精度多场景FM信号定位数据集;步骤S2、构建预定位模型FM-PPM,使用所述多精度多场景FM信号定位数据集对所述预定位模型FM-PPM进行全面训练,优化所有参数,得到最佳预定位模型FM-PPM;步骤S3、在新场景下的待定位区域内采集多个位置处的FM信号进行预处理,并设置对应的位置标签构建新场景FM信号定位数据集,使用所述新场景FM信号定位数据集对所述最佳预定位模型FM-PPM进行部分参数微调优化,选择损失最小的模型作为最终定位模型FM-PPM;步骤S4、对待定位场景下实时采集的待定位点的FM信号经过预处理后输入所述最终定位模型FM-PPM中,获得该待定位点的最终定位结果。

全文数据:

权利要求:

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