基于5G子基站的室内定位卷积神经网络模型

来源 :首都师范大学学报（自然科学版） | 被引量 : 0次 | 上传用户：lgfgdf

【摘要】

：

针对目前GPS技术在室内定位中精度差的问题,本文将5G技术与卷积神经网络算法相结合,提出基于5G全新无线空口(NR)参数的室内定位方案.通过采集5G NR数据,与参考点编号形成指纹数据存入指纹库,以精确率、召回率和微平均等值作为评价指标,采用卷积神经网络算法对指纹库进行训练以获得定位模型,并使用Adam方法进行模型优化.该方案使用的总数据集为2400个,其中训练集大小为2160个,测试集大小为240个;采用定位模型进行了1000次训练,每批次训练数据量为512个,最终实现平均误差为1.33 m的室内定位效

【作者】

：

谢海情汪章紫璇陆俊霖宜新博曾梦琳文勇军

【机构】

：

长沙理工大学物理与电子科学学院,湖南长沙 410114

【出处】

：

首都师范大学学报（自然科学版）

【发表日期】

：

2022年1期

【关键词】

：

室内定位神经网络 5G NR 位置指纹算法

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