【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及定位，特别是指一种基于轨迹时序分析的地下空间电磁定位方法及装置。
技术介绍
1、随着信息技术的发展，人们对于复杂室内、地下等非暴露空间的定位需求日益增长。在地下停车场、地下管廊、地铁、矿井等环境中，及时获取人员和移动设备的位置信息对于保障正常的生活、生产秩序至关重要。传统的室内无线定位方式，如rfid（radiofrequency identification，射频识别）、zigbee、wifi 或者uwb（ultra wide band，超宽带）等技术，其采用的高频无线信号在室内传播时存在反射、衍射和散射现象，造成多径效应，影响室内定位的精度，且无法穿透建筑传播。近场电磁定位系统采用nfer（，near fieldelectromagnetic ranging，近场电磁测距）技术来获取目标与定位基站之间的距离，然后利用多基站定位算法对目标进行实时定位。近场电磁定位系统采用低频电磁信号，穿透介质传输时路径衰减小，并且不受多径效应的影响，适用于地下空定位。
2、但是，近场电磁定位系统的发射天线普遍采用正交的磁线圈天线，具有很强的方向性。在利用近场电磁定位系统对移动目标进行定位时，目标的运动轨迹、姿态会影响近场测距算法的收敛性能，导致定位精度和时效性下降。
技术实现思路
1、为了解决现有技术存在的定位精度和时效性下降的技术问题，本专利技术实施例提供了一种基于轨迹时序分析的地下空间电磁定位方法及装置。所述技术方案如下：
2、一方面，提供了一种基于轨迹
3、s1、获取待定位目标的电磁场相位差以及磁场信号强度，根据电磁场相位差以及磁场信号强度构建时序输入数据。
4、s2、将时序输入数据输入到构建好的时序电磁定位模型；其中，时序电磁定位模型包括筛选门、感知门和重定位门。
5、s3、根据时序输入数据以及时序电磁定位模型，实时输出目标位姿信息。
6、可选地，s2中的时序电磁定位模型的构建过程，包括：
7、s21、构建电磁定位数据集；其中，电磁定位数据集包括电磁场相位差样本、磁场信号强度样本以及对应的目标位姿信息样本。
8、s22、构建筛选门。
9、s23、构建感知门。
10、s24、构建重定位门。
11、s25、根据筛选门、感知门以及重定位门，构建时序电磁定位网络。
12、s26、根据电磁定位数据集对时序电磁定位网络进行训练，生成时序电磁定位模型。
13、可选地，s22中的构建筛选门，包括：
14、s221、对于当前时刻t，获取前一时刻t-1的目标位姿信息样本、当前时刻t的电磁场相位差样本以及当前时刻t的磁场信号强度样本。
15、s222、将前一时刻t-1的目标位姿信息样本输入到第一自升维层，得到特征图mo1。
16、s223、将特征图mo1输入到卷积模块，得到特征图mo2。
17、s224、将当前时刻t的电磁场相位差样本以及当前时刻t的磁场信号强度样本输入到第二自升维层，得到特征图me1。
18、s225、将特征图me1输入到全局池化层，输出特征向量me2。
19、s226、将特征向量me2输入到se层，得到特征向量me3。
20、s227、将特征图mo2与特征向量me3相乘，得到筛选门输出特征图ml0。
21、可选地，s23中的构建感知门，包括：
22、s231、对特征图mo1进行1×1卷积操作，得到深层特征矩阵mo3，对深层特征矩阵mo3进行3×3卷积操作，得到深层特征矩阵mo4。
23、s232、将特征图mo1与深层特征矩阵mo4进行元素相加，得到感知门第一和矩阵。
24、s233、对特征图me1进行1×1卷积操作，得到深层特征矩阵me4，对深层特征矩阵me4进行3×3卷积操作，得到深层特征矩阵me5。
25、s234、将特征图me1与深层特征矩阵me5进行元素相加，得到感知门第二和矩阵。
26、s235、将感知门第一和矩阵与感知门第二和矩阵进行矩阵相乘，并通过sigmoid层进行全局元素激活，得到感知门表决矩阵mo5。
27、s236、将感知门第一和矩阵与感知门第二和矩阵进行矩阵相乘，并通过tanh层进行激活，得到感知矩阵mo8。
28、s237、将感知门表决矩阵mo5与感知矩阵mo8进行矩阵相乘，得到感知门输出特征图ml1。
29、可选地，s24中的构建重定位门，包括：
30、s241、对特征图mo1进行1×1卷积操作，得到深层特征矩阵mo9，对深层特征矩阵mo9进行3×3卷积操作，得到深层特征矩阵mo10。
31、s242、将特征图mo1与深层特征矩阵mo10进行元素相加，得到重定位门第一和矩阵。
32、s243、对特征图me1进行1×1卷积操作，得到深层特征矩阵me8，对深层特征矩阵me8进行3×3卷积操作，得到深层特征矩阵me9。
33、s244、将特征图me1与深层特征矩阵me9进行元素相加，得到重定位门第二和矩阵。
34、s245、将重定位门第一和矩阵与重定位门第二和矩阵进行矩阵相乘，并通过sigmoid层进行全局元素激活，得到重定位门表决矩阵mo11。
35、s246、获取电磁定位记忆单元lt，对电磁定位记忆单元lt依次进行两次3×3卷积操作，得到卷积结果l3，将卷积结果l3与电磁定位记忆单元lt进行元素加和，并通过tanh层进行激活，得到重定位矩阵l4。
36、s247、将重定位门表决矩阵mo11与重定位矩阵l4进行矩阵相乘，得到重定位门输出特征图l5。
37、s248、将重定位门输出特征图l5输入自降维层，得到重定位门输出特征ot。
38、可选地，s25中的根据筛选门、感知门以及重定位门，构建时序电磁定位网络，包括：
39、s251、对于当前时刻t，将前一时刻t-1的目标位姿信息样本、当前时刻t的电磁场相位差样本以及当前时刻t的磁场信号强度样本输入到筛选门，得到筛选门输出特征图ml0。
40、s252、将上一时刻t-1的电磁定位记忆单元lt-1减去筛选门输出特征图ml0，得到电磁定位记忆单元mlt-1。
41、s253、将筛选门中的特征图mo1和特征图me1输入到感知门，得到感知门输出特征图ml1。
42、s254、将电磁定位记忆单元mlt-1与感知门输出特征图ml1相加，得到电磁定位记忆单元lt。
43、s255、将特征图mo1、特征图me1和电磁定位记忆单元lt共同输入到重定位门，得到重定位门输出特征ot即当前时刻的目标位姿信息。
44、另一方面，提供了一种基于轨迹时序分析的地下空间电磁定位装本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于轨迹时序分析的地下空间电磁定位方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于轨迹时序分析的地下空间电磁定位方法，其特征在于，所述S2中的时序电磁定位模型的构建过程，包括：
3.根据权利要求2所述的基于轨迹时序分析的地下空间电磁定位方法，其特征在于，所述S22中的构建筛选门，包括：
4.根据权利要求2所述的基于轨迹时序分析的地下空间电磁定位方法，其特征在于，所述S23中的构建感知门，包括：
5.根据权利要求2所述的基于轨迹时序分析的地下空间电磁定位方法，其特征在于，所述S24中的构建重定位门，包括：
6.根据权利要求2所述的基于轨迹时序分析的地下空间电磁定位方法，其特征在于，所述S25中的根据所述筛选门、感知门以及重定位门，构建时序电磁定位网络，包括：
7.一种基于轨迹时序分析的地下空间电磁定位装置，所述基于轨迹时序分析的地下空间电磁定位装置用于实现如权利要求1-6任一项所述基于轨迹时序分析的地下空间电磁定位方法，其特征在于，所述装置包括：
8.根据权利要求7所述的基于轨
9.一种地下空间电磁定位设备，其特征在于，所述地下空间电磁定位设备包括：
10.一种计算机可读取存储介质，其特征在于，所述计算机可读取存储介质中存储有程序代码，所述程序代码可被处理器调用执行如权利要求1至6任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于轨迹时序分析的地下空间电磁定位方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于轨迹时序分析的地下空间电磁定位方法，其特征在于，所述s2中的时序电磁定位模型的构建过程，包括：
3.根据权利要求2所述的基于轨迹时序分析的地下空间电磁定位方法，其特征在于，所述s22中的构建筛选门，包括：
4.根据权利要求2所述的基于轨迹时序分析的地下空间电磁定位方法，其特征在于，所述s23中的构建感知门，包括：
5.根据权利要求2所述的基于轨迹时序分析的地下空间电磁定位方法，其特征在于，所述s24中的构建重定位门，包括：
6.根据权利要求2所述的基于轨迹时序分析的地下空间电磁定位方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：张波，王泽鹏，苏前振，王贵杰，万亚东，李建华，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：
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