【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理和神经网络，更具体地，涉及一种基于无线设备的对象定位方法、对象定位装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、无线wifi设备作为一种现代生活不可或缺的设备，在通信、智能感知等领域具有广泛应用。在室外条件下，全球定位系统（gps）能够借助卫星提供十分精确的定位导航服务。然而在室内环境下，由于受到房屋建筑物的遮挡，以及不同建筑内环境各不相同，gps系统不再有作用。因此，如何在室内环境下仍提供精确快速的定位服务受到了越来越多学术界、工业界的关注。
2、现有系统主要采用摄像头采集自然图像与视频实现室内环境的智能感知。然而，广泛布置的摄像头在实际应用中容易受到光照条件的影响，并伴有较为严重的隐私问题。与摄像头相比，基于wifi信号的室内定位服务不受各种条件的影响，对人体隐私的获取程度也较为轻微。因此，基于wifi信号的室内定位系统吸引了大量研究人员的注意力，成为了近年来的研究热点。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请提供了一种基于无线设备的对象定位方法、对象定位装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、本申请的一个方面提供了一种基于无线设备的对象定位方法，包括：
3、响应于室内定位指令，获取多个上述无线设备的多个初始信道状态信息，其中，上述初始信道状态信息表征利用上述无线设备采集的与目标对象相关的设备数据；
4、针对每个上述初始信道状态信息，基于预设偏差消除公式对上述初始信道状态信息进
5、根据多个上述目标信道状态信息，生成多个数据组合矩阵，其中，每个上述数据组合矩阵包括多个矩阵行列值；
6、针对每个上述数据组合矩阵，利用目标编码器处理多个上述矩阵行列值和与每个上述矩阵行列值对应的无线设备的位置编码数据，生成上述目标对象的坐标数据集；
7、对多个上述坐标数据集进行权重融合处理，得到上述目标对象的目标定位信息。
8、根据本申请的实施例，基于预设偏差消除公式对上述初始信道状态信息进行偏差消除处理，得到目标信道状态信息，包括：
9、利用放缩因子公式对上述初始信道状态信息中的自动功率控制偏差进行消除，生成目标放缩因子矩阵；
10、根据上述初始信道状态信息和上述目标放缩因子矩阵，生成上述目标信道状态信息。
11、根据本申请的实施例，上述初始信道状态信息中每个子载波如公式（1）所示，上述放缩因子公式如公式（2）所示：
12、（1）
13、其中，是自动功率控制中使csi进行幅度缩放的常数因子矩阵，即自动功率控制偏差，是一个表示锁相环的初始相位差的对角矩阵，表示描述物理世界的信道状态，表示空间映射矩阵，表示用于潜在波束成形的引导矩阵，是由无线设备中不完美硬件引起的对角相位误差矩阵，包括载波频率偏移、采样频率偏移和符号定时偏移；
14、（2）
15、其中，s是比例因子矩阵，即目标放缩因子矩阵，r表示无线设备测量到的接收信号强度， 是一个所有元素都为1的矩阵，t表示转置，是子载波的总数量，⊘表示hadamard除法，即矩阵之间按元素逐个相除。
16、根据本申请的实施例，根据上述初始信道状态信息和上述目标放缩因子矩阵，生成上述目标信道状态信息，包括：
17、根据上述初始信道状态信息和上述目标放缩因子矩阵，生成过渡信道状态信息；
18、根据上述过渡信道状态信息和与上述过渡信道状态信息对应的共轭转置状态信息，生成消除了引导误差和对角相位误差的上述目标信道状态信息。
19、根据本申请的实施例，上述过渡信道状态信息中每个子载波如公式（3）所示，目标信道状态信息如公式（4）所示：
20、（3）
21、（4）
22、其中，为初始信道状态信息中的子载波，s为目标放缩因子矩阵，是一个表示锁相环的初始相位差的对角矩阵，表示描述物理世界的信道状态，表示空间映射矩阵，表示用于潜在波束成形的引导矩阵，即引导误差，是由无线设备中不完美硬件引起的对角相位误差矩阵，即对角相位误差；公式（4）中的即公式（3）中的，h表示共轭转置，列向量由的对角线元素组成。
23、根据本申请的实施例，根据多个上述目标信道状态信息，生成多个数据组合矩阵，包括：
24、基于每个上述目标信道状态信息的接收信号强度对多个上述目标信道状态信息进行组合划分，得到多个状态信息组合；
25、针对每个上述状态信息组合中每个目标状态信息的实部和虚部生成与上述目标状态信息对应的信道状态矩阵；
26、根据多个上述信道状态矩阵，生成上述状态信息组合的状态组合向量，其中，上述状态组合向量具有向量维度；
27、根据上述向量维度和上述状态信息组合中上述目标状态信息的数量，生成与上述状态信息组合对应的上述数据组合矩阵。
28、根据本申请的实施例，基于每个上述目标信道状态信息的接收信号强度对多个上述目标信道状态信息进行组合划分，得到多个状态信息组合，包括：
29、基于上述接收信号强度对多个上述目标信道状态信息进行排序，得到排序后的多个目标信道状态信息；
30、在上述排序后的多个目标信道状态信息中选取预设数量个上述目标状态信息；
31、对预设数量个目标状态信息进行划分，得到多个上述状态信息组合。
32、根据本申请的实施例，利用目标编码器处理多个上述矩阵行列值和与每个上述矩阵行列值对应的无线设备的位置编码数据，生成上述目标对象的坐标数据集，包括：
33、针对每个上述数据组合矩阵，对多个上述矩阵行列值和多个上述位置编码数据进行数据拼接处理，得到输入数据序列；
34、利用线性映射层处理上述输入数据序列，得到目标映射矩阵；
35、利用多头注意力机制层处理上述目标映射矩阵，得到第一注意力特征；
36、利用第一归一化层处理与多个上述数据组合矩阵对应的多个上述第一注意力特征以及多个上述目标映射矩阵，得到第一归一化特征；
37、利用前馈层处理上述第一归一化特征，得到矩阵特征；
38、利用第二归一化层处理上述矩阵特征和上述第一归一化特征，得到第二归一化特征；
39、利用多层感知机处理上述第二归一化特征，得到对应于每个上述数据组合矩阵的坐标数据集。
40、根据本申请的实施例，上述坐标数据集包括坐标参数和与上述坐标参数对应的权重。
41、根据本申请的实施例，对多个上述坐标数据集进行权重融合处理，得到上述目标对象的目标定位信息，包括：
42、根据多个上述坐标参数和与每个上述坐标参数对应的权重，生成上述目标定位信息。
43、本申请的另一个方面提供了一种基于无线设备的对象定位装置，包括：
44、获取模块，用于响应于室内定位指令，获取多个上述本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于无线设备的对象定位方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预设偏差消除公式对所述初始信道状态信息进行偏差消除处理，得到目标信道状态信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始信道状态信息中每个子载波如公式（1）所示，所述放缩因子公式如公式（2）所示，
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述初始信道状态信息和所述目标放缩因子矩阵，生成所述目标信道状态信息，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述过渡信道状态信息中每个子载波如公式（3）所示，目标信道状态信息如公式（4）所示：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据多个所述目标信道状态信息，生成多个数据组合矩阵，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于每个所述目标信道状态信息的接收信号强度对多个所述目标信道状态信息进行组合划分，得到多个状态信息组合，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用目标编码器处理多个所述矩阵行列值和与每个
9.根据权利要求1或8所述的方法，其特征在于，所述坐标数据集包括坐标参数和与所述坐标参数对应的权重；
10.一种基于无线设备的对象定位装置，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于无线设备的对象定位方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预设偏差消除公式对所述初始信道状态信息进行偏差消除处理，得到目标信道状态信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始信道状态信息中每个子载波如公式（1）所示，所述放缩因子公式如公式（2）所示，
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述初始信道状态信息和所述目标放缩因子矩阵，生成所述目标信道状态信息，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述过渡信道状态信息中每个子载波如公式（3）所示，目标信道状态信息如公式（4）所示：
6...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈彦，王冠中，陈杰，孙启彬，吴枫，
申请(专利权)人：合肥综合性国家科学中心人工智能研究院安徽省人工智能实验室，
类型：发明
国别省市：
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