申请/专利权人：西安电子科技大学

申请日：2024-01-26

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117907933A

主分类号：G01S5/02

分类号：G01S5/02;G06F18/214;G06F18/243;G06F17/18;G06N3/0499;G06N3/048

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：一种面向时差定位的盲点智能识别与修正方法、系统、设备及介质，方法包括：先对定位区域网格状采样，获取样本真实位置与时差数据，计算盲点标记、原始定位结果和原始定位误差，构造盲点识别数据集训练盲点识别模型，再基于样本真实位置、原始定位结果和盲点识别模型，构造定位结果修正数据集训练定位结果修正模型，计算修正定位结果和修正定位误差，通过比较修正定位误差与原始定位误差，构造修正策略选择数据集训练修正策略选择模型，最后将盲点识别模型、定位结果修正模型及修正策略选择模型组合，得到盲点识别与选择性修正模型；系统、设备及介质用于实现面向时差定位的盲点智能识别与修正方法；具有盲点识别准确率高，盲点定位精度高的特点。

主权项：1.一种面向时差定位的盲点智能识别与修正方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：在定位区域内布设分布式感知节点，将定位区域进行网格状采样，记为样本真实位置，在每个网格点上多次采集多站时差数据，计算盲点标记，利用时差数据和盲点标记构造盲点识别数据集，计算原始定位结果和原始定位误差；步骤2：利用步骤1构造的盲点识别数据集，训练盲点识别模型；步骤3：基于步骤1的样本真实位置、原始定位结果和步骤2训练的盲点识别模型，构造定位结果修正数据集，训练定位结果修正模型，得到修正定位结果，通过修正定位结果计算修正定位误差；步骤4：通过比较步骤3得到的修正定位误差与步骤1得到的原始定位误差，构造修正策略选择数据集，训练修正策略选择模型；步骤5：将步骤2中的盲点识别模型、步骤3中的定位结果修正模型及步骤4中的修正策略选择模型进行组合，得到盲点识别与选择性修正模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安电子科技大学 一种面向时差定位的盲点智能识别与修正方法、系统、设备及介质

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