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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种面向海岸场景的基于深度学习的船舶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：CN115696192B 。

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：202211340993.8，技术领域涉及：H04W4/02；该发明授权一种面向海岸场景的基于深度学习的船舶定位方法是由孙超;薛梅婷;赵乃良;曾艳;袁俊峰;张纪林设计研发完成，并于2022-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向海岸场景的基于深度学习的船舶定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向海岸场景的基于深度学习的船舶定位方法，通过数据增强产生初步定位特征，然后通过DenseNet模型有效识别出数据增强后的NLOS噪声环境的定位特征，得到更准确的目标船舶定位。数据增强是通过分组预定位的方法产生多个预定位坐标特征，将原始距离数据按照基站分组，对每一组距离数据采用数学模型进行初步定位，产生初步定位特征，在基站数量较少的情况下最大限度的利用了距离特征以及基站位置特征。DenseNet是一种面向强噪声或者高度冗余数据的特征学习方法，通过该模型可以有效的识别出数据增强后的NLOS噪声环境的定位特征，能够在基站更少的海岸场景下有效缓解NLOS误差。

本发明授权一种面向海岸场景的基于深度学习的船舶定位方法在权利要求书中公布了：1.一种面向海岸场景的基于深度学习的船舶定位方法，其特征在于：该方法具体步骤如下： 步骤1：采用Nb个基站对试验目标进行测距，计算得到使系统误差最小时的斜率k和截距b，并得到各基站消除系统误差后的测量距离d′mi；最小二乘法拟合式如下： 其中，k表示最小二乘法拟合后直线的斜率，b表示最小二乘法拟合后直线的截距，dti表示第i个基站与试验目标的真实距离，dmi表示第i个基站消除系统误差前的测量距离； 步骤2：设所需的最小基站数为m，由于基站总数为Nb，则得到满足最小基站数要求的种不同的基站组合；然后，对于每一种基站组合中各基站消除系统误差后的测量距离d′mi，基于PSO的三边定位方法，并引入粒子群算法寻找每一种基站组合确定的试验目标最佳定位位置； 步骤3：根据各基站位置坐标、步骤2中每一种基站组合确定的试验目标最佳定位位置和试验目标位置坐标得到一个Npos×2的坐标矩阵： 其中为第p个基站组合确定的试验目标最佳定位位置；n在{m,m+1,…,Nb}中取值；xms,yms为试验目标位置坐标；xbsi,ybsi为第i个基站的位置坐标； 通过平面直角坐标系将坐标矩阵M转化为二维像素矩阵，将二维像素矩阵作为Densenet模型的数据集； 步骤4：通过步骤3构建的数据集对Densenet模型进行训练，采用训练后的Densenet模型估计目标船舶的位置。

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