一种基于5G的高精度定位方法

本发明涉及通信技术领域，尤指一种基于5G的高精度定位方法。包括以下步骤：通过5G基站采集信号数据，利用图神经网络建模环境和信号特征，建立分层定位模型并实时优化权重。采用混合近远场算法协同处理信号，提升定位精度。基于迁移学习构建误差校正模型，实现复杂环境下自适应优化。通过稀疏表示学习动态跟踪用户位置，结合卡尔曼滤波进行预测，利用5G网络实时更新定位结果并反馈优化，确保高精度定位。本发明提高定位精度、增强环境适应性、完善误差校正机制，形成了完整的高精度定位体系，使定位方法在复杂环境中具有更高的可靠性和效率。