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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京信息工程大學(xué)申請的專利一種基于多模態(tài)擴散模型的超寬帶室內(nèi)定位方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119907098B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-07-04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?zhí)?專利號為：202510397494.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04W64/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于多模態(tài)擴散模型的超寬帶室內(nèi)定位方法是由孫銘;楊博;王昱;楊溢設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-04-01向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于多模態(tài)擴散模型的超寬帶室內(nèi)定位方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)擴散模型的超寬帶室內(nèi)定位方法，屬于室內(nèi)定位領(lǐng)域，步驟包括：基于移動多傳感器平臺采集室內(nèi)環(huán)境各UWB錨點?標簽之間的距離數(shù)據(jù)、RSSI數(shù)據(jù)；通過多模態(tài)特征提取模塊對多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)進行特征提取和特征融合；采用改進的去噪擴散隱式模型進行加速逆向采樣，利用U?Net架構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)高質(zhì)量距離重建，輸出距離估計值；建立位置估計層，采用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)進行時間序列建模，學(xué)習(xí)位置估計，輸出三維坐標定位值。本發(fā)明方法能夠有效融合UWB距離數(shù)據(jù)與RSSI數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對丟失數(shù)據(jù)的高質(zhì)量重建，同時保留數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性和時空相關(guān)性，顯著提高室內(nèi)定位的精度和魯棒性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多模態(tài)擴散模型的超寬帶室內(nèi)定位方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多模態(tài)擴散模型的超寬帶室內(nèi)定位方法，其特征在于，包括如下步驟： S1、基于移動多傳感器平臺進行數(shù)據(jù)采集：所述移動多傳感器平臺設(shè)置有UWB基站、激光雷達及計算單元，采集室內(nèi)環(huán)境各UWB錨點-標簽之間的距離數(shù)據(jù)和RSSI信號強度數(shù)據(jù)，通過激光雷達獲取真值數(shù)據(jù)，并獲取移動多傳感器平臺的運動軌跡真實值； S2、對采集到的數(shù)據(jù)進行標準化處理，包括：距離數(shù)據(jù)處理、RSSI數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)缺失處理，得到輸入數(shù)據(jù)； S3、通過多模態(tài)特征提取模塊，對輸入數(shù)據(jù)進行特征提取和特征融合； S4、構(gòu)建多模態(tài)擴散模型，基于擴散模型的前向馬爾科夫鏈過程，采用改進的去噪擴散隱式模型進行逆向采樣，建立U-Net架構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入特征提取和特征融合后的數(shù)據(jù)，通過多步去噪迭代實現(xiàn)距離重建，經(jīng)過訓(xùn)練后輸出距離估計值； S5、建立位置估計層，接受距離估計值輸入，采用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)進行時間序列建模，學(xué)習(xí)位置估計，輸出三維坐標定位值； S6、將標準化處理后的距離數(shù)據(jù)、RSSI信號強度數(shù)據(jù)和對應(yīng)的真值數(shù)據(jù)加載到訓(xùn)練集和測試集中，進行基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，引入混合損失函數(shù)進行迭代優(yōu)化，得到訓(xùn)練完成的多模態(tài)擴散模型，用于在復(fù)雜非視距環(huán)境下實現(xiàn)高精度室內(nèi)定位。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人南京信息工程大學(xué)，其通訊地址為：210032 江蘇省南京市江北新區(qū)寧六路219號；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)”。