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申请/专利权人：湘潭大学
摘要：本发明公开了一种基于象限分类和卷积神经网络的蓝牙AOA预测方法，涉及蓝牙AOA预测技术领域，包括以下步骤：步骤S1，IQ仿真数据集用于对PL‑kNN模型的训练和测试，数据集带有IQ值与象限标签；步骤S2，将IQ仿真数据集划分为训练集和测试集，将IQ仿真数据集具有0解集范围的方位角拆分为四个象限，分别训练4个PL‑kNN模型；步骤S3，训练集对PL‑kNN模型进行训练，训练阶段包括找到所有训练样本聚类的质心和距离权重，计算每个训练样本与其聚类的质心之间的距离；步骤S4，将测试集输入训练好的PL‑kNN模型进行测试，判断训练效果；步骤S5，利用仿真数据集以训练和测试卷积神经网络模型；步骤S6，将实采数据集输入PL‑KNN生成四个象限的分类数据后输入到卷积神经网络预测AOA。
主权项：1.一种基于象限分类和卷积神经网络的蓝牙AOA预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤S1，生成蓝牙定位系统的IQ仿真数据集用于对PL-kNN模型的训练和测试，数据集带有IQ值与象限标签；步骤S2，将IQ仿真数据集划分为训练集和测试集，将IQ仿真数据集具有0°~360°解集范围的方位角拆分为四个象限，分别训练4个PL-kNN模型；步骤S3，利用训练集对PL-kNN模型进行训练，PL-kNN训练阶段包括找到所有训练样本聚类的质心和距离权重，计算每个训练样本与其聚类的质心之间的距离；步骤S4，将测试集数据输入已经训练好的PL-kNN模型进行测试，判断PL-kNN模型训练效果；步骤S5，利用仿真数据集以训练和测试卷积神经网络模型；步骤S6，将实采数据集输入PL-KNN生成四个象限的分类数据后输入到卷积神经网络预测AOA。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湘潭大学 一种基于象限分类和卷积神经网络的蓝牙AOA预测方法
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