公开(公告)号：CN119893671A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202510331954.9

申请日：2025-03-20

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 张文杰 ,  杨博 ,  王昱 ,  孙铭 ,  陈浩

IPC: H04W64/00 ,  G01C21/20 ,  H04W4/33

Abstract: 本发明提出了一种基于状态空间模型的多标签超宽带传感器定位方法，包括：步骤1，进行基站信息的嵌入；步骤2，对嵌入后的数据进行分割、映射与融合，得到融合特征；步骤3，提取超宽带传感器测量值的时空特征；步骤4，将状态空间模块和超宽带传感器标签位置与姿态预测模块组成室内定位模型；步骤5，训练室内定位模型，实现标签位置和姿态的同步预测，从而满足室内定位的需求。通过本发明方法，能够高效抑制超宽带传感器的测量噪声，充分提取超宽带传感器测量值的高级时空特征，实现标签位置与姿态的实时估计，为基于超宽带传感器的室内定位提供了更高的可靠性与鲁棒性。

公开(公告)号：CN119907098A

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202510397494.X

申请日：2025-04-01

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 孙铭 ,  杨博 ,  王昱 ,  杨溢

IPC: H04W64/00 ,  H04W4/33 ,  H04W4/02 ,  H04B17/318 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态扩散模型的超宽带室内定位方法，属于室内定位领域，步骤包括：基于移动多传感器平台采集室内环境各UWB锚点‑标签之间的距离数据、RSSI数据；通过多模态特征提取模块对多模态输入数据进行特征提取和特征融合；采用改进的去噪扩散隐式模型进行加速逆向采样，利用U‑Net架构神经网络实现高质量距离重建，输出距离估计值；建立位置估计层，采用长短期记忆网络进行时间序列建模，学习位置估计，输出三维坐标定位值。本发明方法能够有效融合UWB距离数据与RSSI数据，实现对丢失数据的高质量重建，同时保留数据的统计特性和时空相关性，显著提高室内定位的精度和鲁棒性。