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利用神经网络逐级缩小定位区域的低复杂度多级干扰源直接定位方法
利用神经网络逐级缩小定位区域的低复杂度多级干扰源直接定位方法
摘要：在无线通信系统中，由于无线信道受到多径衰落和多重干扰源的影响，对于干扰源的定位成为一个重要的问题。传统的定位方法通常利用多台基站进行信号测量和三边测量等技术，然而这种方法需要较高的硬件成本和复杂度。
本论文提出了一种利用神经网络逐级缩小定位区域的低复杂度多级干扰源直接定位方法。该方法主要包括两个步骤：首先，通过神经网络对整个定位区域进行初步分类，将可能包含干扰源的区域缩小；然后，对缩小后的区域再次使用神经网络进行精细分类，以定位干扰源的具体位置。
在第一步中，我们设计了一个基于卷积神经网络(CNN)的分类器，用于初步定位可能的干扰源。CNN是一种适用于图像识别和分类的深度学习算法，通过学习图像的特征，能够对不同类别的图像进行准确分类。我们采用了大量的干扰源数据集进行训练和验证，以提高分类的准确性。实验结果表明，基于CNN的分类器可以较准确地缩小定位区域。
在第二步中，我们进一步优化了神经网络的架构，以提高定位的准确性。我们使用了递归神经网络(RNN)进行精细分类。与传统的前馈神经网络相比，RNN能够处理序列数据和时序数据，更适用于干扰源定位问题。通过学习序列数据的上下文信息，RNN能够更准确地判断干扰源的位置。实验结果表明，基于RNN的定位方法能够较精确地定位干扰源。
本论文的方法具有以下优点：首先，通过采用神经网络，我们能够利用大量的数据进行训练和验证，提高定位的准确性。其次，由于采用了逐级缩小定位区域的方法，我们能够减小计算复杂度，提高运行效率。最后，本方法适用于多种无线通信系统，具有较好的通用性。
关键词：神经网络；干扰源定位；逐级缩小；多级；低复杂度
Abstract:Inwirelesscommunicationsystems,thelocalizationofinterferencesourcesisanimportantissueduetotheinfluenceofmultipathfadingandmultipleinterferencesourcesonthewirelesschannel.Traditionallocalizationmethodsusuallyusemultiplebasestationsforsignalmeasurementandtrilaterationtechniques,whichrequirehighhardwarecostandcomplexity.
Thispaperproposesalow-complexitymulti-levelinterferencesourcedirectlocalizationmethodutilizingneuralnetworkstograduallynarrowdownthepositioningarea.Themethodmainlyconsistsoftwosteps:first,theentirepositioningareaispreliminarilyclassifiedusinganeuralnetworktonarrowdowntheareasthatmaycontaininterferencesources;then,thenarrowed-downareasarefurtherclassifiedusinganeuralnetworktopinpointthespecificlocationsoftheinterferencesources.
Inthefirststep,wedesignaclassifierbasedonConvolutionalNeuralNetwork(CNN)forthepreliminarylocalizationofpossibleinterferencesources.CNNisadeeplearningalgorithmsuitableforimagerecognitionandclassification,whichcanaccuratelyclassifyimagesofdifferentcategoriesbylearningtheirfeatures.Wetrainandvalidatetheclassifierusingalargedatasetofinterferencesourcestoimprovetheclassificationaccuracy.ExperimentalresultsshowthattheCNN-basedclassifiercanaccuratelynarrowdownthepositioningarea.
Inthese