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龍圖騰網(wǎng)恭喜江西師范大學(xué)申請(qǐng)的專利基于CSI的自適應(yīng)定位方法、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119676824B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-17發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510187533.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04W64/00；該發(fā)明授權(quán)基于CSI的自適應(yīng)定位方法、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)是由饒?chǎng)纹?黃麗桃;周子煊;易玉根;秦樂;羅勇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-20向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于CSI的自適應(yīng)定位方法、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及無線網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于CSI的自適應(yīng)定位方法、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。在本發(fā)明中，通過融合表示模型根據(jù)幅度信息數(shù)據(jù)和相位信息數(shù)據(jù)生成高辨別度融合指紋數(shù)據(jù)，通過定位模型完成高辨別度融合指紋數(shù)據(jù)與環(huán)境中相應(yīng)物理位置之間的映射；定位模型包括由源網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)組成的自適應(yīng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，源網(wǎng)絡(luò)處理來自源域的數(shù)據(jù)，目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)處理來自目標(biāo)域的數(shù)據(jù)。定位模型使用了由源網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)組成的自適應(yīng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提高了對(duì)環(huán)境的適應(yīng)性。

本發(fā)明授權(quán)基于CSI的自適應(yīng)定位方法、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于CSI的自適應(yīng)定位方法，其特征在于，包括以下步驟： 采集環(huán)境中無線信號(hào)的信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)處理，得到幅度信息數(shù)據(jù)和相位信息數(shù)據(jù)； 構(gòu)建融合表示模型，使用幅度信息數(shù)據(jù)和相位信息數(shù)據(jù)對(duì)融合表示模型進(jìn)行訓(xùn)練；其中，融合表示模型根據(jù)幅度信息數(shù)據(jù)和相位信息數(shù)據(jù)生成高辨別度融合指紋數(shù)據(jù)；融合表示模型包括幅度模態(tài)和相位模態(tài)的特征提取器、特征融合層和解碼網(wǎng)絡(luò)，特征提取器分別從幅度模態(tài)和相位模態(tài)提取高層次特征圖和，特征融合層將和沿通道維度進(jìn)行拼接，如式1所示； 其中，F(xiàn)表示融合特征，Concat·表示拼接操作； 解碼網(wǎng)絡(luò)從融合特征重構(gòu)輸出矩陣； 構(gòu)建定位模型，使用高辨別度融合指紋數(shù)據(jù)及其坐標(biāo)標(biāo)簽對(duì)定位模型進(jìn)行訓(xùn)練；其中，定位模型完成高辨別度融合指紋數(shù)據(jù)與環(huán)境中相應(yīng)物理位置之間的映射；定位模型包括由源網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)組成的自適應(yīng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，源網(wǎng)絡(luò)處理來自源域的數(shù)據(jù)，目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)處理來自目標(biāo)域的數(shù)據(jù)；其中，源域的數(shù)據(jù)為環(huán)境中無線信號(hào)的信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)，目標(biāo)域的數(shù)據(jù)為無標(biāo)簽的無線信號(hào)的信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)；定位模型中所有卷積層的卷積核大小為3×3，通道數(shù)為[16,32,64,256]，且沒有池化層； 獲取待定位的無線信號(hào)的信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)處理，得到幅度信息數(shù)據(jù)和相位信息數(shù)據(jù)，并使用訓(xùn)練好的融合表示模型和訓(xùn)練好的定位模型生成高辨別度融合指紋數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)目標(biāo)位置的概率； 其中，融合表示模型的總損失是重構(gòu)損失和三元組損失的加權(quán)組合，如式4所示； 其中，表示超參數(shù)；表示重構(gòu)損失，由式2計(jì)算；表示三元組損失，由式3計(jì)算； 其中，表示訓(xùn)練樣本的數(shù)量；表示第i個(gè)樣本的重構(gòu)輸出，表示第i個(gè)樣本的真實(shí)值；表示第個(gè)樣本的融合特征；表示正樣本的融合特征；表示負(fù)樣本的融合特征；表示一個(gè)邊距超參數(shù)；表示正部分函數(shù)；i表示正整數(shù)； 在定位模型中，使用權(quán)重正則化項(xiàng)最小化源網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)中可遷移層參數(shù)之間的差異，如式5所示； 其中，表示可遷移層的集合；和分別表示源網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)中第層的權(quán)重參數(shù)；和分別表示在訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)到的特定于層的縮放和移動(dòng)參數(shù)；exp·表示指數(shù)函數(shù)；表示權(quán)重系數(shù)，由式7計(jì)算； 其中，，·表示元網(wǎng)絡(luò)；j和k分別表示正整數(shù)； 在定位模型中，使用最大均值差異來衡量并最小化源網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)中特征表示分布之間的距離，按照式9計(jì)算基于最大均值差異的領(lǐng)域差異損失； 其中，和分別表示源域和目標(biāo)域的訓(xùn)練集樣本數(shù)目；和分別表示第個(gè)源樣本和第個(gè)目標(biāo)樣本的特征表示；和分別表示第i'個(gè)源樣本和第j'個(gè)目標(biāo)樣本的特征表示；i'和j'分別表示正整數(shù)；使用標(biāo)準(zhǔn)的徑向基函數(shù)核來計(jì)算，如式10所示； 其中，u表示或，v表示、或；表示核函數(shù)的寬度參數(shù)。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人江西師范大學(xué)，其通訊地址為：330000 江西省南昌市高新技術(shù)開發(fā)區(qū)紫陽(yáng)大道99號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。