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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于路径损耗自适应的聚类定位方法及系统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：CN120009826B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510487996.1，技术领域涉及：G01S5/02；该发明授权一种基于路径损耗自适应的聚类定位方法及系统是由宋小凡;张治中;谢亚琴;葛朴设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于路径损耗自适应的聚类定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于路径损耗自适应的聚类定位方法及系统，该方法首先在离线阶段对目标区域进行子区域划分，并通过目标区域内设置的参考点RP采集来自不同AP的信号强度RSSI数据，而后将路径损耗模型与深度学习网络结合，进行各子区域的路径损耗参数估计；之后对于路径损耗参数相似的子区域进行聚类整合，得到整个目标区域内不同分区及分区所对应的路径损耗参数。在线阶段首先确定待定位目标所在的子区域，根据路径损耗模型计算出的AP与待定位目标的距离，通过加权最小二乘法确定待定位目标的高精度坐标。本发明能够根据不同的使用环境动态调整参数，显著提升了定位精度和系统稳定性。

本发明授权一种基于路径损耗自适应的聚类定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于路径损耗自适应的聚类定位方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、在目标区域内设置若干个信号发射装置AP，并使AP的信号覆盖整个目标区域，在目标区域内均匀设置参考点RP，并将目标区域划分为若干个子区域； S2、对各RP接收到的来自所有AP的信号强度RSSI进行若干次采样，并计算各子区域内RP处接收到的若干次采样得到的RSSI总和，选取每个子区域内RP接收的RSSI总和最大的若干个AP，构成该子区域的AP集群，AP集群内AP与相应子区域内的所有RP进行通信，采集得到各子区域内的离线RSSI数据，测量得到各RP与AP集群内各AP间的距离数据； S3、构建C-LRN网络，利用各子区域内的离线RSSI数据和各RP与AP集群内各AP间的距离数据对C-LRN网络进行训练，得到不同子区域对应的最优路径损耗模型参数，所述C-LRN网络依次包括以下结构： 输入层：合并子区域中来自3个AP的RSSI信号和每个AP的路径损耗模型参数； 第一卷积层：使用16个卷积核进行局部特征的提取，并引入非线性激活函数ReLU激活函数； 第一池化层：通过最大池化操作减少特征图的大小，降低计算量； 第二卷积层：使用32个卷积核提取更高阶特征，其余结构与第一卷积层相同； 第二池化层：与第一池化层结构相同； 第一全连接层：用于将卷积和池化提取的特征进行展平，并通过128个节点进行处理，并引入非线性激活函数ReLU激活函数； 第二全连接层：用于进一步减小维度，结合先前的特征，具有64个节点，并引入非线性激活函数ReLU激活函数； 输出层：输出3个值，分别表示每个AP与RP之间的距离； S4、利用待定位目标接收的RSSI确定待定位目标所在的子区域，利用该子区域对应的最优路径损耗模型参数，通过路径损耗分别计算待定位目标与子区域的AP集群中各AP的预测距离，构建所述预测距离和实际距离间的误差函数，通过最小化误差函数计算得到待定位目标的坐标。

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