公开(公告)号：CN116963271A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310928402.7

申请日：2023-07-27

Applicant: 同济大学

Inventor： 刘文菁 ,  何塞 ,  尹学锋 ,  王宇 ,  王晓炜

IPC: H04W64/00 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/048 ,  H04B17/391 ,  H04W4/44

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的低空空地无人机信道散射体定位方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取多个多组训练集数据，其中，每组训练集数据包括无人机和基站之间的距离、时延、校准功率、多普勒频率和散射体位置；基于训练集数据，训练散射体定位模型；获取实际工况下，无人机和基站之间的实际距离，以及每个信号传播路径的时延、校准功率和多普勒频率，将每个信号传播路径的时延、校准功率和多普勒频率连同无人机和基站之间的实际距离，依次输入训练好的散射体定位模型，得到对应于各信号传播路径的散射体位置。与现有技术相比，本发明具有所需参数容易获得并且定位准确等优点。