电信号定位技术广泛应用于通信、工业检测及生物医学领域。传统方法依赖时差或幅值分析，但在复杂电磁环境中精度受限。本文提出一种结合神经网络与传感器阵列的融合定位模型，通过多源信号协同处理提升鲁棒性。
技术原理
传感器阵列采集多维电信号后，通过以下步骤实现定位：
- 信号预处理：滤波与降噪
- 特征提取：时频域联合分析
- 神经网络模型：卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM）级联
| 传感器类型 | 采样率 | 覆盖半径 |
|---|---|---|
| 压电式 | 1MHz | 5m |
| 电磁式 | 500kHz | 3m |
系统组成与实验设计
实验系统包含以下模块：
- 传感器阵列布局优化
- 数据采集与同步传输
- 在线训练与推理引擎
实验结果分析
在10m×10m测试场中，定位误差从传统方法的12.3cm降低至3.7cm。多路径干扰场景下，置信度提升41%。
挑战与未来展望
当前瓶颈包括传感器校准耗时与动态环境适应性。未来研究方向包括：
- 轻量化神经网络部署
- 异构传感器融合策略
本研究验证了神经网络与传感器阵列的协同优势，为高精度实时定位提供了新范式。通过优化模型架构与阵列配置，有望在5G通信与自动驾驶领域实现规模化应用。
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