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龍圖騰網獲悉重慶郵電大學申請的專利基于深度學習的RIS輔助無線指紋定位方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115802484B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211446686.8，技術領域涉及：H04W64/00；該發明授權基于深度學習的RIS輔助無線指紋定位方法是由龍懇;周云紅;趙貴芳;梅楊周;林勁松設計研發完成，并于2022-11-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的RIS輔助無線指紋定位方法在說明書摘要公布了：本發明屬于通信定位領域，涉及一種基于深度學習的RIS輔助無線指紋定位方法；所述方法包括通過調節RIS反射單元的負載阻抗值，得到多種RIS配置，收集RSSI指紋地圖；利用特征選擇算法對收集到的RSSI指紋地圖進行特征選擇，利用已估計點的特征子集對深度學習模型進行訓練；將待估計點的特征子集輸入到訓練完成后的深度學習模型中，預測得到待估計點的初始位置；將其作為離散點構建出泰森多邊形，確定出定位區域；在定位區域內計算平均偏差值，利用改進加權K近鄰法計算待估計點的定位位置。本發明可以更好地學習RSSI指紋數據之間的特征，對用戶位置坐標的預測更加準確。提高定位效率，改善了定位性能，定位精度更加準確。

本發明授權基于深度學習的RIS輔助無線指紋定位方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的RIS輔助無線指紋定位方法，其特征在于，所述方法包括： 通過調節RIS反射單元的負載阻抗值，得到多種RIS配置，從而收集到各個用戶的對應多個RSSI指紋地圖，包括已估計點的RSSI指紋地圖和待估計點的RSSI指紋地圖； 利用特征選擇算法對收集到的RSSI指紋地圖進行特征選擇，得到包含多種RIS配置的特征子集，包括已估計點的特征子集和待估計點的特征子集；所述利用特征選擇算法對收集到的RSSI指紋地圖進行特征選擇包括： 1個體初始化：通過隨機方式產生若干D位二進制編碼的初始群體，所述初始群體中的每個個體取1表示選擇相應的RIS配置，取0表示不選擇； 2適應度函數：為了最小化定位誤差，選擇具有最小適應度的個體，如果選擇的RIS配置數小于等于Q，懲罰值為0，將適應度函數定義為：其中，Per代表種群中的個體，表示定位誤差；f×max0,|Per|1-Q是懲罰值，f是一個正的常量，|Per|1是選擇的RIS配置數； 3特征選擇：利用精英選擇算子，將上一代中的部分最優個體帶入下一代； 4特征交叉：通過均勻交叉產生新個體，從而保證種群的穩定性，朝著最優解的方向進化； 5終止迭代：當代數達到閾值或適應值保持不變時，終止特征選擇過程； 利用已估計點的特征子集對深度學習模型進行訓練，并對所述已估計點的特征子集進行預測分類； 將待估計點的特征子集輸入到訓練完成后的深度學習模型中，預測得到待估計點的初始定位位置； 將待估計點的初始定位位置作為離散點構建出泰森多邊形，利用所述泰森多邊形確定出定位區域； 在所述定位區域內計算平均偏差值，利用改進加權K近鄰法計算出待估計點的準確定位位置。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人重慶郵電大學，其通訊地址為：400065 重慶市南岸區南山街道崇文路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。