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龙图腾网获悉上海大学申请的专利基于信道状态信息与深度特征融合的室内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：CN120075998B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510526126.0，技术领域涉及：H04W64/00；该发明授权基于信道状态信息与深度特征融合的室内定位方法及系统是由杨庆华;李涵;王长法;王晓磊;仵大奎;周文举设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信道状态信息与深度特征融合的室内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信道状态信息与深度特征融合的室内定位方法及系统，其中方法包括步骤S1，利用ESP32采集信道状态信息数据；步骤S2，提取各子载波的幅值数据；步骤S3，对幅值数据进行预处理；步骤S4，将预处理后的数据通过初始卷积层提取浅层特征；步骤S5，通过残差块组提取深层时空特征；步骤S6，对深层特征图依次进行通道注意力加权与空间注意力加权；步骤S7，将加权后的特征图映射至二维坐标空间，输出定位结果；步骤S8，采用加权移动平均滤波器对定位结果进行时序平滑处理。本发明利用深度学习算法优化信号处理，采用CNN结合ResNet结构，并融合通道注意力与空间注意力机制，有效提高定位精度和系统适应性，增强模型的泛化能力。

本发明授权基于信道状态信息与深度特征融合的室内定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于信道状态信息与深度特征融合的室内定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，通过多个ESP32采集Wi-Fi收发设备的信道状态信息数据； 步骤S2，从所述信道状态信息数据中提取各子载波的幅值数据； 所述步骤S2中，根据信道状态信息数据中子载波的实部和虚部，计算出子载波的幅值数据，是每个子载波的实部，是每个子载波的虚部； 步骤S3，对所述幅值数据进行预处理，得到预处理后的数据； 步骤S4，将所述预处理后的数据通过初始卷积层提取浅层特征，得到浅层特征图； 所述步骤S4中，所述初始卷积层包括3×3卷积核、ReLU激活函数及2×2最大池化操作； 步骤S5，将所述浅层特征图通过残差块组提取深层时空特征，得到深层特征图； 所述步骤S5中，所述残差块组包含多个残差块，每个残差块包括：跳跃连接路径和主路径，所述主路径为：依次连接的3×3卷积层、ReLU激活函数和2×2最大池化层；所述跳跃连接路径为：若所述主路径的输入通道数与输出通道数不一致，则通过1×1卷积层调整通道维度，将调整后的主路径输出与跳跃连接输出逐元素相加后，经ReLU激活函数输出，其中，激活函数ReLU引入非线性，最大池化使特征图尺寸减半； 步骤S6，对所述深层特征图依次进行通道注意力加权与空间注意力加权，得到加权后的特征图； 步骤S7，将所述加权后的特征图经全连接层映射至二维坐标空间，输出定位结果； 步骤S8，采用加权移动平均滤波器对所述定位结果进行时序平滑处理。

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