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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京航空航天大學申請的專利一種基于5G時空大數(shù)據(jù)協(xié)同的室內(nèi)定位方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN116095600B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202310109729.1，技術領域涉及：H04W4/02；該發(fā)明授權一種基于5G時空大數(shù)據(jù)協(xié)同的室內(nèi)定位方法是由張永平;劉博;孫翰林;陶飛;鄒孝付設計研發(fā)完成，并于2023-02-14向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種基于5G時空大數(shù)據(jù)協(xié)同的室內(nèi)定位方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于5G時空大數(shù)據(jù)協(xié)同的室內(nèi)定位方法，該方法針對無輔助定位設備的室內(nèi)定位情況，基于5G時空大數(shù)據(jù)協(xié)同進行室內(nèi)定位和軌跡追蹤。通過將移動終端獲取的時空大數(shù)據(jù)，包括時空框架側(cè)數(shù)據(jù)和時空變化側(cè)數(shù)據(jù)，分別輸入到RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練，并將訓練結果的多個超參數(shù)作為位置點的指紋特征，搭建多維指紋數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)室內(nèi)定位及軌跡追蹤。本發(fā)明涵蓋了5G時空大數(shù)據(jù)協(xié)同機制設計、基于5G時空大數(shù)據(jù)協(xié)同的多維指紋庫搭建、室內(nèi)環(huán)境下的實時定位、面向室內(nèi)環(huán)境的軌跡追蹤，能有效解決用戶在室內(nèi)無輔助定位設備情況下難以獲得精確位置的難題，在一定程度上為以室內(nèi)定位技術為基礎的服務提供技術支撐。

本發(fā)明授權一種基于5G時空大數(shù)據(jù)協(xié)同的室內(nèi)定位方法在權利要求書中公布了：1.一種基于5G時空大數(shù)據(jù)協(xié)同的室內(nèi)定位方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟（1）、基于5G時空大數(shù)據(jù)的協(xié)同機制：通過對5G時空框架側(cè)數(shù)據(jù)和5G時空變化側(cè)數(shù)據(jù)進行定位解算，實現(xiàn)時空框架側(cè)數(shù)據(jù)中時空基準數(shù)據(jù)、GPS數(shù)據(jù)與時空變化側(cè)數(shù)據(jù)中WiFi、5G網(wǎng)絡中定位參考信號、信道探測參考信號、往返時間數(shù)據(jù)，以及MR信令數(shù)據(jù)的協(xié)同，包括： 步驟（1.1）獲取時空框架側(cè)數(shù)據(jù)和時空變化側(cè)數(shù)據(jù)，所述時空框架側(cè)數(shù)據(jù)包括時空基準數(shù)據(jù)、GPS數(shù)據(jù)，所述時空變化側(cè)數(shù)據(jù)包括WiFi、PRS、SRS、RTT、DL-AoD、UL-AOA、MR和信令數(shù)據(jù)； 步驟（1.2）對時空框架側(cè)數(shù)據(jù)以殘差的加權平方和的最小化構建目標函數(shù)，對目標函數(shù)進行定位解算，獲得獨立定位結果； 步驟（1.3）對時空變化側(cè)數(shù)據(jù)和時空框架側(cè)數(shù)據(jù)共同以殘差的加權平方和的最小化構建目標函數(shù)，將步驟（1.2）中時空框架側(cè)數(shù)據(jù)獨立定位結果與時空變化側(cè)目標函數(shù)進行協(xié)同定位解算； 步驟（2）、基于協(xié)同機制搭建多維指紋庫：基于5G時空大數(shù)據(jù)協(xié)同機制，將處理后的數(shù)據(jù)分別輸入到徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練，并將訓練結果的多個超參數(shù)作為位置點的指紋特征，以這些指紋特征搭建多維指紋數(shù)據(jù)庫，包括： 步驟（2.1）面向移動終端獲取時空框架側(cè)數(shù)據(jù)和時空變化側(cè)數(shù)據(jù)：收集移動終端RSS數(shù)據(jù)信息、樣本點UE上傳的MR數(shù)據(jù)和信令數(shù)據(jù)以及樣本位于小區(qū)域中的位置坐標； 步驟（2.2）5G時空大數(shù)據(jù)清洗：對獲取的5G時空大數(shù)據(jù)進行噪聲清洗、無效數(shù)據(jù)剔除處理； 步驟（2.3）基于5G時空大數(shù)據(jù)協(xié)同的多維指紋數(shù)據(jù)庫搭建：步驟（2.2）處理后的時空大數(shù)據(jù)按時空框架側(cè)數(shù)據(jù)和時空變化側(cè)數(shù)據(jù)進行劃分，將劃分好的時空大數(shù)據(jù)分別輸入到徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練； 步驟（2.4）基于步驟（2.3）獲得訓練好的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡模型超參數(shù)，將移動終端各個位置點的多個超參數(shù)作為該位置點的多個指紋特征，以這些指紋搭建多維指紋數(shù)據(jù)庫； 步驟（3）、基于時空定位解算的室內(nèi)定位：基于獲取的移動終端當前的時空大數(shù)據(jù)，將時空大數(shù)據(jù)定位解算后的指紋特征與指紋庫進行匹配，將貝葉斯概率最大的位置點輸出作為當前移動終端定位結果； 步驟（4）、基于時空閾值法的軌跡追蹤：基于步驟（3）獲取處于室內(nèi)環(huán)境移動終端的位置，依據(jù)時空框架側(cè)數(shù)據(jù)和時空變化側(cè)數(shù)據(jù)，使用時空交互檢驗方法提取移動終端某一時刻的空間停留點；基于室內(nèi)拓撲布局標記停留區(qū)域，通過短時間連續(xù)多次標記停留區(qū)域，實現(xiàn)室內(nèi)環(huán)境下的移動終端軌跡追蹤。

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