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原创 突破室外非视距多点定位数据异质性瓶颈--AMDNloc通信定位工作开源笔记-技术版

本文面向无线AI感知通信一体化，研究利用先进神经网络基于通信数据，突破室外非视距NLOS多点定位数据异质性瓶颈。本文提出多源信息融合学习框架AMDNLoc，围绕指纹定位法，利用匹配滤波、基于信息融合的图像追踪技术、基于质心的聚类算法、数据清洗方法对信道信息在频率、时延、角度域的特征进行提取整合，以更好表征多径效应在每一个点的独立特性；选用成熟的CV架构提取场景全局特征后，引入特定细分区域的多头线性分类机制建立各特征区域内指纹与位置的函数关系。在多个数据集和多个场景的仿真验证中，NLOS定位精度稳定在1-2米