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摘要
本发明提供了一种基于神经网络模型的测向体制单目标定位方法和装置,涉及定位技术领域,通过获得观测平台的坐标信息：采集单个目标点和所述观测平台的坐标信息；通过样本生成算法将所述观测平台的坐标信息与所述单个目标点之间的几何空间渲染成样本图像空间,获得训练数据集样本图像；通过卷积神经网络模型对所述训练数据集样本图像进行建模,获得第一目标点位置,从而解决了现有技术中利用到达角定位的泛化能力差、不能有效的学习定位环境中的误差,使得定位算法随着噪声水平的增加,定位性能急剧下降的技术问题,达到了提高目标的定位性能,实现了高精度、泛化能力强的目标定位的技术效果。
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