发明公开
- 专利标题: 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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申请号: CN202411354901.0申请日: 2024-09-27
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公开(公告)号: CN118890597A公开(公告)日: 2024-11-01
- 发明人: 蔡晓雯 , 杨瑾瑾 , 陈洋卓 , 戴思灵 , 龙荣亮 , 周晓琦
- 申请人: 湘潭大学
- 申请人地址: 湖南省湘潭市雨湖区西郊羊牯塘
- 专利权人: 湘潭大学
- 当前专利权人: 湘潭大学
- 当前专利权人地址: 湖南省湘潭市雨湖区西郊羊牯塘
- 代理机构: 湖南乔熹知识产权代理事务所
- 代理商 周琼
- 主分类号: H04W4/02
- IPC分类号: H04W4/02 ; G06F18/2415 ; G06F18/15 ; G06F18/213 ; G06N3/0464 ; G06N3/09 ; H04W4/80 ; H04W64/00
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。