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龙图腾网恭喜江南大学申请的专利一种多信号场景下的室内定位方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115460694B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211138885.2，技术领域涉及：H04W64/00；该发明授权一种多信号场景下的室内定位方法是由秦宁宁;韦杰设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多信号场景下的室内定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多信号场景下的室内定位方法，属于室内定位领域。该方法在离线阶段完成指纹库的构建和扩充，并以指纹清晰度表征路径损耗指数的变化程度，结合密度峰值聚类实现对目标区域的自适应划分；在线阶段综合清晰度权重和接收信号强度RSS向量欧式距离权重，得到各参考点的组合权重，选取前E个组合权重最高的参考点参与目标位置计算，得到目标位置的估计值。本申请通过引入指纹清晰度概念，以信号的区域性波动特征为衡量标准，对参考点进行聚类并拟合子区域路径损耗指数，有效解决了单一路径损耗模拟合精度差的问题；进一步的，本申请以指纹清晰度为优质参考点选择的第二标准，综合RSS向量欧式距离，保证位置计算的精确性。

本发明授权一种多信号场景下的室内定位方法在权利要求书中公布了：1.一种多信号场景下的室内定位方法，其特征在于，所述方法包括离线阶段和在线阶段；离线阶段完成指纹库的构建和扩充，并以指纹清晰度表征路径损耗指数的变化程度，结合密度峰值聚类实现对目标区域的自适应划分，扩充后的指纹库称为离线插值指纹库；在线阶段综合清晰度权重wdj和接收信号强度RSS向量欧式距离权重woj，得到参考点RPj的组合权重，选取前E个组合权重最高的参考点RP参与目标位置计算，得到目标位置的估计值，所述目标为待定位点；所述方法包括：步骤1：构建系统模型；在平面目标空间内，布置N个无线接入点APi，M个参考点RPj；其中，M个参考点中包含R个已采样参考点SRPr和Z个待插值参考点IRPz；其中，1≤i≤N，1≤j≤M，1≤r≤R，1≤z≤Z；步骤2：指纹数据预处理；基于信号的聚集程度和出现频次描述SRPr处来自APi的信号；步骤3：扩充指纹数据库；步骤3.1：对已采样参考点SPR进行聚类分区；根据SRPr与其邻近SRPr1的信号差与距离差，确定SRPr处来自APi的指纹清晰度根据每个SRPr处指纹清晰度及平面位置联合构建SRP的映射三维空间，计算任意SRPr和SRPr1间的空间间隔fr,r1；根据公式4计算SRPr处的近邻局部密度为： 其中，截断距离fcut由空间内各SRP的平均期望近邻SRP数量占SRP总数的比例计算得到；根据各SRP近邻局部密度ρr对各SRP进行排序，令{q1,q2,…,qc,qC}为各SRP近邻局部密度ρr的降序序列编号，其中C＝R，则SRPr处的父级距离表示为： 其中ID·表示满足表达式·的变量编号；至此，每个SRPr都有用以综合描述路径损耗特征相似性及空间聚集程度的一对ρr,θr；根据每个SRPr对应的一对ρr,θr对所有已采样参考点SPR进行聚类分区；步骤3.2：以SRPr处信号特征作为初始信号强度，考虑SRPr与IRPz间的信号传播损耗，建立IRPz相对于SRPr的差值近邻信号模型；并根据密度峰值聚类算法对待插值参考点IRPz进行分区；结合IRPz所属分区内SRP所观测到的来自APi的信号强度和SRP的差值近邻信号模型，对IRPz的信号强度进行预测；步骤4：基于指纹清晰度筛选优质参考点进行目标位置计算；所述步骤3.1中SRPr处来自APi的指纹清晰度计算公式为： 其中，表示SRPr的邻近参考点编号组成的集合Α中第r1个编号所对应参考点的信号强度值，Num·表示·集合所包含的元素个数；表示SRPr的二维平面坐标；表示SRPr1的二维平面坐标。

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