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龙图腾网恭喜桂林电子科技大学申请的专利一种基于非线性框架字典学习的超表面定位方法及装置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：CN117347946B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202311062990.7，技术领域涉及：G01S5/02；该发明授权一种基于非线性框架字典学习的超表面定位方法及装置是由丁数学;冯天耀;谭本英;赵彬;李沐阳设计研发完成，并于2023-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于非线性框架字典学习的超表面定位方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于非线性框架字典学习的超表面定位方法及装置，旨在解决现有技术中存在的稀疏表示及字典学习问题是基于线性建模，而定位问题用线性建模不能最高效的拟合，导致定位精度的下降的技术问题。本发明包括：获取带有标签矩阵的目标区域内的训练目标的定位数据；结合标签矩阵方法和字典学习方法构建字典学习模型和目标分类模型，并基于所述字典学习模型和所述目标分类模型的结合加入非线性函数，计算出所述定位数据的判别字典和目标区域内的分类参数；基于所述判别字典，运用稀疏编码方法获取待定位目标的稀疏系数；基于所述稀疏系数，结合所述分类参数，得到待定位目标的位置信息。

本发明授权一种基于非线性框架字典学习的超表面定位方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于非线性框架字典学习的超表面定位方法,所述超表面定位方法基于超表面装置、多个信号接收装置以及多个信号发射装置实现，其特征在于，包括：S0：将所述信号接收装置、信号发射装置和超表面装置设置在目标区域周围，通过依次开启每个信号发射装置调整超表面装置的反射角度，得到超表面装置相对于每个信号发射装置的反射角度数据；S1：获取带有标签矩阵的目标区域内的训练目标的定位数据；S2：结合标签矩阵方法和字典学习方法构建字典学习模型和目标分类模型，并基于所述字典学习模型和所述目标分类模型的结合加入非线性函数，计算出所述定位数据的判别字典和目标区域内的分类参数；S3：基于所述判别字典，运用稀疏编码方法获取定位区域中待定位目标的稀疏系数；S4：基于所述稀疏系数，结合所述分类参数，得到待定位目标的位置信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人桂林电子科技大学，其通讯地址为：541004 广西壮族自治区桂林市灵川县灵田镇桂林电子科技大学花江校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。