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龙图腾网获悉西安云景智维科技有限公司申请的专利一种AI大模型提升室内定位精度的系统及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：CN120282196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510726084.5，技术领域涉及：H04W24/06；该发明授权一种AI大模型提升室内定位精度的系统及方法是由惠寅初;党楷涵;唐皓晨;李刚蛋;侯伟轩;杨新新设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种AI大模型提升室内定位精度的系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种AI大模型提升室内定位精度的系统及方法，涉及无线通信技术领域；该方法包括如下步骤：收集多源信号历史数据，对预处理后的多源信号历史数据进行数据划分，用于为AI模型训练做准备；将目标室内空间划分为若干个逻辑分区，对每个逻辑分区编号并建立坐标映射关系；持续采集每个逻辑分区内所对应的关键指标，依据关键指标生成环境变化指标ECD；其技术要点为：采用多层次模型架构的技术方案，实现了基础定位服务与复杂环境下的精确定位相结合的方式，既保证了大部分区域的服务质量，又能在必要时提供更高精度的定位结果，达到了优化资源利用效率的效果，解决了传统单一模型在复杂环境中表现不佳的问题。

本发明授权一种AI大模型提升室内定位精度的系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种AI大模型提升室内定位精度的方法，其特征在于，包括如下步骤： 收集多源信号历史数据，对预处理后的多源信号历史数据进行数据划分，用于为AI模型训练做准备；其中，多源信号历史数据包括多源无线信号数据及其对应的位置标签； 将目标室内空间划分为若干个逻辑分区，对每个逻辑分区编号并建立坐标映射关系；持续采集每个逻辑分区内所对应的关键指标，依据关键指标生成环境变化指标ECD，构建模式定位函数模型，以划分不同的操作模式： 判定为模式A时，表示低ECD，并构建轻量化模型； 判定为模式B时，表示中等ECD，并构建一次训练模型； 判定为模式C时，表示高ECD，并构建二次训练模型； 其中，利用数据划分得到的训练集对选定的AI模型进行训练，经过调整后以获取一次训练模型；在一次训练模式的基础上加入增量数据集，执行设定的数据处理动作，输出修正后的采样频率指导值和数据增量指导值，以完成指导动作，并利用新划分的训练集对选定的AI模型进行增量训练，经过调整以获取二次训练模型；增量数据集至少包括：新增位置标签：在高ECD的逻辑分区中，获取额外的位置标签；增强信号数据：依据修正后的采样频率指导值来调整采样频率，用于捕捉细节信息，包含环境变化指标ECD内的信号强度；用户行为数据：记录用户的移动轨迹和停留时间信息；数据处理动作的内容如下：数据清洗和数据格式转换，以根据环境变化指标ECD动态调整采样频率为目标，构建基于环境变化指标ECD的调整函数模型，输入当前逻辑分区下的环境变化指标ECD，输出采样频率指导值；应对高ECD的逻辑分区时，采用自适应数据采集策略，依据环境变化指标与环境变化程度阈值之间的差值，生成数据增量指导值，并将数据增量指导值作为修正值，反馈式修正采样频率指导值，得出修正后的采样频率指导值； 调整函数模型中运行的函数定义为： ； 式中，fsample表示输出的采样频率指导值，fmin和fmax分别表示最小采样频率和最大采样频率，θ1和θ2分别为两个环境变化程度阈值，且θ1和θ2均大于0；生成数据增量指导值时的方式如下： ； 式中，D表示对应逻辑分区下所需的数据增量指导值，Dbase表示基础数据量，∆θ表示ECD每超出环境变化程度阈值θ2一个单位所对应的额外数据量系数，取值范围为[0，1]，K表示一个比例因子，取值范围大于0； 得出修正后的采样频率指导值时，即修正后的调整函数模型中所运行函数如下： ；式中，fsample_x表示修正后的采样频率指导值，γ表示数据量权重系数，取值范围为[0，1]； 将训练好的目标模型部署到服务器中，用户设备发送当前位置的无线信号数据至服务器，服务器利用目标模型获取最终位置，并将结果反馈。

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