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龙图腾网恭喜中国矿业大学申请的专利一种智能手机Wi-Fi RTT/RSS/地图高精度融合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：CN119031469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202410920367.9，技术领域涉及：H04W64/00；该发明授权一种智能手机Wi-Fi RTT/RSS/地图高精度融合定位方法是由孙猛;汪云甲;谢思语;邱燕华;王鑫龙;师嘉怡设计研发完成，并于2024-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能手机Wi-Fi RTT/RSS/地图高精度融合定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能手机Wi‑FiRTTRSS地图高精度融合定位方法，包括步骤如下：S1，采用BP神经网络构建RTT测距误差补偿模型；设计最优的Wi‑FiAP布局策略，最大化有限数量AP的定位性能，采用加权自适应最小二乘法得到RTT测距定位结果；S2，通过Wi‑Fi信号路径损耗模型、基于室内网格地图数据和Wi‑Fi基站位置构建人工Wi‑FiRSSRTT指纹数据库，引入K‑Means聚类分析算法，利用加权K近邻开展指纹定位；S3，采用粒子滤波将两种定位结果融合；引入地图数据开展“点约束”和“线约束”，得出融合定位结果。本发明能提升Wi‑FiFTM测距定位的稳定性与精度。

本发明授权一种智能手机Wi-Fi RTT/RSS/地图高精度融合定位方法在权利要求书中公布了：1.一种智能手机Wi-FiRTTRSS地图高精度融合定位方法，其特征在于，包括步骤如下：S1，采用BP神经网络构建RTT测距误差补偿模型；设计最优的Wi-FiAP布局策略，最大化有限数量AP的定位性能，采用加权自适应最小二乘法得到RTT测距定位结果；S2，通过Wi-Fi信号路径损耗模型、基于室内网格地图数据和Wi-Fi基站位置构建人工Wi-FiRSSRTT指纹数据库，引入K-Means聚类分析算法将指纹数据库聚类划分，利用加权K近邻开展指纹定位；S3，基于步骤S1和S2的定位结果，采用粒子滤波将两种定位结果融合；引入地图数据开展“点约束”和“线约束”，得出融合定位结果；步骤S1的详细实现步骤如下：S11，设在某点S测量了该点相对于q个Wi-FiAP的RTT测距数据该点与Wi-FiAP之间理论距离为d＝{d1，…，di，…，dq}，i＝1，…，q，di表示该点相对于第i个AP的理论平面距离，则测距误差ertt的表达式为： 其中，eq表示该点相对于第q个AP的测距误差，如某点S测量了N条该点相对于q个Wi-FiRTT数据，则可获得N条测距误差数据： 对上式误差数据取均值，得点S处的平均测距误差利用“RTT测距数据→点号→误差向量”构建误差模型；以点号为索引，利用点位上测量的RTT数据建立测量数据与点位之间的联系，通过点位信息索引误差补偿值；如果某点S获取了N条该点相对于q个Wi-FiRTT数据，则“RTT测距数据→点号→误差向量”的映射关系表示为： 其中，表示第N条数据中点S相对于第q个Wi-FiAP的距离；dNi表示第N条数据中点S相对于第i个Wi-FiAP的距离；对区域内所有点按上式构建RTT测量数据与误差数据的关系，得到用于BP神经网络训练的数据集；S12，将步骤S11得到的数据集输入BP神经网络，返回误差索引号，调取索引号对应的误差补偿值，校准实时测量的RTT数据；S13，依据步骤S11获取的某点S的N条Wi-Fi测距数据，计算方差： 其中，rssji表示第j条Wi-Fi测距和RSS数值，表示N条Wi-Fi数据的测距和RSS平均值；分别在不同距离上采集RTTRSS数据，统计距离和方差数据，采用线性拟合法仿真距离和RTTRSS数据方差的关系： 其中，krtt、ε表示RTT测距方差仿真的拟合系数，krss和δ表示RSS测量方差仿真的拟合系数；基于方差数据，计算定位区域内各点的克拉美罗界，采用区域各点克拉美罗界的均值函数作为遗传算法的适应度函数，基于遗传算法寻优得出最优AP布局；设计Wi-Fi数据质量权重ωi的表达式为： 其中，表示相对于第i个AP的距离，q表示Wi-FiAP的数量；在定位过程中自适应调整Wi-Fi测量数据权重，并应用最小二乘定位方法，最终得到Wi-FiRTT测距定位结果。

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