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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种基于图卷积神经网络的UWB室内行人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：CN116047410B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202310063180.7，技术领域涉及：G01S5/06；该发明授权一种基于图卷积神经网络的UWB室内行人定位方法是由侯逸农;余超;姜淑娜;罗宇婧;郑正奇;赵昆;陈雯设计研发完成，并于2023-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图卷积神经网络的UWB室内行人定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图卷积神经网络的UWB室内行人定位方法，在定位过程中，行人手持UWB标签，该标签向UWB基站发射脉冲信号，基站接收到定位包以后，通过网络发送到上位机进行定位数据保存。同时，利用所述定位数据构建并训练用于室内定位的图卷积神经网络模型，所述的图卷积神经网络模型的输入为基站坐标和行人移动过程中时序的定位数据，输出为标签的坐标。待行人定位时，将实时获取的定位数据以及基站坐标输入至训练好的图卷积神经网络模型中，预测得到待定位标签的坐标。由于在图卷积神经网络的基础上，引入了相邻时刻的位置信息，因此与现有的UWB定位技术相比，本发明降低了非视距传播和多径效应对定位精度的影响，提高了室内定位精度。

本发明授权一种基于图卷积神经网络的UWB室内行人定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积神经网络的UWB室内行人定位方法，其特征在于，该方法利用UWB标签和至少四个UWB基站上传TDOA数据包至上位机，在上位机中利用搭建并训练好的图卷积神经网络模型完成行人室内位置定位；所述方法包括以下步骤： 步骤1：样本采集 在室内布置数个UWB基站，并用毫米级激光测距仪测量得到基站的坐标信息；在定位过程中，行人手持发射信号的UWB标签，UWB基站接收到标签发出的脉冲信号后将原始TDOA定位数据传输给本地服务器，作为训练图卷积神经网络的先验数据信息； 步骤2：训练模型 对激光测距仪测量得到的基站坐标和本地服务器接收到的原始TDOA定位数据进行预处理，得到符合图卷积神经网络输入的数据格式，构建并训练用于室内定位的图卷积神经网络，调节网络参数，训练得到最优网络模型； 步骤3：模型应用 在行人位置坐标的预测阶段，将行人移动过程中待定位标签与基站之间的TDOA数据以及基站位置坐标输入到训练好的图卷积神经网络模型中； 步骤4：坐标解算 图卷积神经网络模型根据获取的定位数据输入，输出行人所持UWB标签的准确坐标。

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