公开(公告)号：CN113514796B

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN202110612352.2

申请日：2021-06-02

Applicant: 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所

Inventor： 王敬超 ,  夏瑞 ,  邓博于 ,  薛超

IPC: G01S5/02 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种无源定位方法、系统和介质。所述方法基于直接定位法和卷积神经网络来实现，所述卷积神经网络包括卷积层、池化层、全连接层；所述方法包括：步骤S1、接收机接收到由发射机发送的第一信号后，对所述第一信号进行解调以获取第二信号，所述第二信号为下变频信号；步骤S2、通过在时域和频域上的局部化处理，将所述第二信号从一维时域数据变换为二维时频数据；步骤S3、利用所述卷积神经网络，基于所述二维时频数据、所述接收机的位置信息和速度信息，确定所述发射机的第一估计位置；步骤S4、利用所述直接定位法，在以所述第一估计位置为中心、以所述卷积神经网络的误差为半径的圆内，确定所述发射机的第二估计位置。

公开(公告)号：CN113514796A

公开(公告)日：2021-10-19

申请号：CN202110612352.2

申请日：2021-06-02

Applicant: 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所

Inventor： 王敬超 ,  夏瑞 ,  邓博于 ,  薛超

IPC: G01S5/02 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种无源定位方法、系统和介质。所述方法基于直接定位法和卷积神经网络来实现，所述卷积神经网络包括卷积层、池化层、全连接层；所述方法包括：步骤S1、接收机接收到由发射机发送的第一信号后，对所述第一信号进行解调以获取第二信号，所述第二信号为下变频信号；步骤S2、通过在时域和频域上的局部化处理，将所述第二信号从一维时域数据变换为二维时频数据；步骤S3、利用所述卷积神经网络，基于所述二维时频数据、所述接收机的位置信息和速度信息，确定所述发射机的第一估计位置；步骤S4、利用所述直接定位法，在以所述第一估计位置为中心、以所述卷积神经网络的误差为半径的圆内，确定所述发射机的第二估计位置。