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申请/专利权人：南京信息工程大学

摘要：本发明提供了一种基于异构图和注意力机制的超宽带室内定位方法，包括：步骤1，构建异构图并设计元路径；步骤2，建立异构图节点特征提取模块，用于提取异构图节点特征；步骤3，建立基于元路径的节点特征聚合模块，用于进行基于元路径的节点特征聚合；步骤4，建立基于聚合特征的测距值和标签位置估计模块，用于进行基于聚合特征的测距值和标签位置估计；步骤5，进行基于监督学习的网络训练，得到训练好的超宽带室内定位模型，从而满足室内定位的需求。通过本发明方法，可以更好的提取、融合多种特征，并实时更新标签位置和测距值，对于标签位置的预测更加准确。

主权项：1.一种基于异构图和注意力机制的超宽带室内定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，构建异构图并设计元路径：基于环境中的基站位置、各个时刻超宽带基站与标签间的测距值、各个时刻标签的位置构建异构图中的节点，基于基站与测距值之间关系、测距值与标签之间的关系、标签与标签之间的关系构建异构图中的边，基于节点间的关系及图中的边设计更新标签位置和测距值的元路径；步骤2，建立异构图节点特征提取模块，用于提取异构图节点特征：基站、标签和测距值作为不同类型的节点，具有不同的特征维度，通过线性变换将基站、标签和测距值的特征维度统一到同一维度的特征空间；步骤3，建立基于元路径的节点特征聚合模块，用于进行基于元路径的节点特征聚合：步骤1设计的元路径和步骤2得到的异构图节点特征作为基于元路径的节点特征聚合模块的输入，首先，通过循环神经网络模块融合并提取特征，捕获上下文信息；然后，利用多头注意力机制得到元路径内的聚合；最后，使用注意力机制进行元路径间的聚合，最终得到目标节点的特征向量，所述目标节点包含测距值节点和标签位置节点；步骤4，建立基于聚合特征的测距值和标签位置估计模块，用于进行基于聚合特征的测距值和标签位置估计：对于聚合得到的测距值节点的特征向量，利用一层全连接层得到测距值的预测值；对于聚合得到的标签位置节点的特征向量，利用两层全连接层得到标签位置的预测值；步骤5，进行基于监督学习的网络训练：步骤2～步骤4建立的模块构成了基于异构图和注意力机制的超宽带室内定位模型，采用监督学习策略，结合所述超宽带室内定位模型得到的测距值和标签位置的预测值与预先收集的真值来训练步骤2～步骤4构成的超宽带室内定位模型，从而满足室内定位的需求。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京信息工程大学 一种基于异构图和注意力机制的超宽带室内定位方法