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龙图腾网获悉中鼎信息技术有限公司申请的专利一种智能化超宽带定位数据修正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：CN120224367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510686443.9，技术领域涉及：H04W64/00；该发明授权一种智能化超宽带定位数据修正方法是由韦铁军;付南峰;王青英;朱雷;徐卫波;王展朋;王仲元;赵普权;黄亚兵;乔延涛设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能化超宽带定位数据修正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能化超宽带定位数据修正方法，包括如下步骤：S1.生成预处理超宽带定位数据集；S2.训练改进自监督学习网络模型获得定位特征向量；S3.输出动态掩码参数对；S4.输出修正超宽带定位数据；S5.将修正超宽带定位数据与原始超宽带定位数据进行误差评估，根据误差评估结果更新改进自监督学习网络模型与异常模式自适应分簇掩码机制，输出经误差评估通过的修正超宽带定位数据供下游导航、追踪或位置服务应用。本发明有效保障了下游导航、追踪及位置服务系统的数据稳定性与应用可靠性。

本发明授权一种智能化超宽带定位数据修正方法在权利要求书中公布了：1.一种智能化超宽带定位数据修正方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.采集原始超宽带定位数据并进行预处理，生成预处理超宽带定位数据集； S2.基于预处理超宽带定位数据集训练改进自监督学习网络模型获得定位特征向量集； S3.利用定位特征向量对预处理超宽带定位数据集的异常特征进行聚类，得到异常模式簇结果,并动态生成掩码规则，输出动态掩码参数对； S4.将实时超宽带定位数据输入改进自监督学习网络模型，结合动态掩码参数对执行异常检测，生成异常超宽带定位数据掩码和异常数据,依据异常超宽带定位数据掩码采用动态掩码参数对对应的掩码规则对异常数据进行局部重构或权重调整，输出修正超宽带定位数据； S5.将修正超宽带定位数据与原始超宽带定位数据进行误差评估，根据误差评估结果更新改进自监督学习网络模型与异常模式自适应分簇掩码机制，输出经误差评估通过的修正超宽带定位数据供下游导航、追踪或位置服务应用； 所述S3包括以下步骤： S31.将定位特征向量集中的每一个高维定位特征向量，与其对应的三维空间坐标向量及标准化信号质量指标进行联合处理，构建带权邻接矩阵，带权邻接矩阵依据两条预处理超宽带定位数据之间的三维空间坐标距离及局部带宽参数计算,局部带宽参数根据以预处理超宽带定位数据为中心的邻域坐标方差，通过比例映射函数得到，基于带权邻接矩阵采用自适应谱聚类方法对定位特征向量进行分簇，形成异常模式簇集合，异常模式簇集合中表示第个异常模式簇； S32.对于每一个异常模式簇，基于簇内每条预处理超宽带定位数据的空间坐标向量及其邻近数据进行线性预测，得到参考坐标向量，计算第条数据实际坐标向量与参考坐标向量之间的欧几里得距离，并结合标准化信号质量指标求取轨迹畸变因子，轨迹畸变因子反映异常模式簇内数据轨迹的平滑程度及受噪声影响的程度； S33.对于每一个异常模式簇，基于簇内所有预处理超宽带定位数据的三维空间坐标向量计算该异常模式簇的协方差矩阵，并以协方差矩阵的迹的平方根定义为空间离散度，空间离散度用于度量异常模式簇内数据的空间扩散程度； S34.依据每一个异常模式簇的轨迹畸变因子与空间离散度生成动态掩码参数对，包括掩码覆盖比例与掩码强度权重，掩码覆盖比例通过将轨迹畸变因子与空间离散度之和的比值经比例缩放得到，掩码强度权重则依据异常模式簇内的平均标准化信号质量指标与信号质量指标阈值之间的关系，通过Sigmoid函数映射得到，动态掩码参数对反映每一类异常模式对后续掩码处理的影响程度； S35.基于每一个异常模式簇的动态掩码参数对，构建对应的动态掩码规则函数，动态掩码规则函数以掩码覆盖比例控制被屏蔽的特征维度比例，以掩码强度权重控制屏蔽特征的替代方式，结合时间衰减参数构建基于时间距离的掩码衰减函数，对距当前时刻远的数据样本赋予小掩码影响，形成时间敏感的掩码规则； 所述S4包括以下步骤： S41.对每条实时超宽带定位数据，按照与预处理超宽带定位数据一致的处理流程，依次进行去噪声处理和标准化处理，得到标准化实时超宽带定位数据； S42.将标准化实时超宽带定位数据输入优化后的改进自监督学习网络模型，提取对应的实时定位特征向量，将每个实时定位特征向量分配到距离最近的异常模式簇，并依据异常模式簇-掩码映射关系获取对应异常模式簇的动态掩码参数对，包括掩码覆盖比例与掩码强度权重； S43.根据对应异常模式簇的动态掩码参数对，结合推理当前时刻与实时超宽带定位数据的时间戳，计算异常检测掩码响应值，异常检测掩码响应值表示实时超宽带定位数据异常程度的响应； S44.依据设定的异常判定阈值，判断异常检测掩码响应值是否大于或等于异常判定阈值，若满足条件，则将对应的实时超宽带定位数据标记为异常数据，并记录在异常超宽带定位数据掩码集合中； S45.对于被标记为异常数据的实时超宽带定位数据，依据对应的掩码规则，进行局部重构或权重调整处理，局部重构采用相邻前后最近的正常数据的三维空间坐标向量进行线性插值，生成修正后的三维空间坐标向量，用于替代异常数据的空间位置信息，将完成局部重构或权重调整处理的实时超宽带定位数据，汇总生成修正超宽带定位数据集合； 所述S5包括以下步骤： S51.将修正超宽带定位数据集合与对应时间段内的原始超宽带定位数据集合进行对应匹配； S52.依据修正超宽带定位数据与原始超宽带定位数据在三维空间坐标信息上的差异，计算定位误差，并定义每条数据的定位误差为修正后坐标与原始坐标之间的欧几里得距离； S53.将所有定位误差进行统计，计算整体修正误差均值与修正误差标准差，形成误差评估结果； S54.将整体修正误差均值与预设误差阈值进行比较，若整体修正误差均值小于或等于误差阈值，则判定修正效果满足下游应用要求，否则依据误差评估结果对改进自监督学习网络模型与异常模式自适应分簇掩码机制进行增量微调； S55.在微调过程中，根据误差分布特性重新加权训练样本或调整异常模式簇掩码参数，使得改进自监督学习网络模型与异常模式自适应分簇掩码机制能够更好适应实际超宽带定位数据变化趋势； S56.输出经误差评估通过的修正超宽带定位数据，并依据修正超宽带定位数据的空间轨迹特征和稳定性，定义下游应用场景参考规则； S57.将满足各下游应用场景参考规则的修正超宽带定位数据进行分类整理，分别供导航、追踪及位置服务模块调用使用。

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