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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于深度学习的RIS辅助无线指纹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：CN115802484B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202211446686.8，技术领域涉及：H04W64/00；该发明授权基于深度学习的RIS辅助无线指纹定位方法是由龙恳;周云红;赵贵芳;梅杨周;林劲松设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的RIS辅助无线指纹定位方法在说明书摘要公布了：本发明属于通信定位领域，涉及一种基于深度学习的RIS辅助无线指纹定位方法；所述方法包括通过调节RIS反射单元的负载阻抗值，得到多种RIS配置，收集RSSI指纹地图；利用特征选择算法对收集到的RSSI指纹地图进行特征选择，利用已估计点的特征子集对深度学习模型进行训练；将待估计点的特征子集输入到训练完成后的深度学习模型中，预测得到待估计点的初始位置；将其作为离散点构建出泰森多边形，确定出定位区域；在定位区域内计算平均偏差值，利用改进加权K近邻法计算待估计点的定位位置。本发明可以更好地学习RSSI指纹数据之间的特征，对用户位置坐标的预测更加准确。提高定位效率，改善了定位性能，定位精度更加准确。

本发明授权基于深度学习的RIS辅助无线指纹定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的RIS辅助无线指纹定位方法，其特征在于，所述方法包括： 通过调节RIS反射单元的负载阻抗值，得到多种RIS配置，从而收集到各个用户的对应多个RSSI指纹地图，包括已估计点的RSSI指纹地图和待估计点的RSSI指纹地图； 利用特征选择算法对收集到的RSSI指纹地图进行特征选择，得到包含多种RIS配置的特征子集，包括已估计点的特征子集和待估计点的特征子集；所述利用特征选择算法对收集到的RSSI指纹地图进行特征选择包括： 1个体初始化：通过随机方式产生若干D位二进制编码的初始群体，所述初始群体中的每个个体取1表示选择相应的RIS配置，取0表示不选择； 2适应度函数：为了最小化定位误差，选择具有最小适应度的个体，如果选择的RIS配置数小于等于Q，惩罚值为0，将适应度函数定义为：其中，Per代表种群中的个体，表示定位误差；f×max0,|Per|1-Q是惩罚值，f是一个正的常量，|Per|1是选择的RIS配置数； 3特征选择：利用精英选择算子，将上一代中的部分最优个体带入下一代； 4特征交叉：通过均匀交叉产生新个体，从而保证种群的稳定性，朝着最优解的方向进化； 5终止迭代：当代数达到阈值或适应值保持不变时，终止特征选择过程； 利用已估计点的特征子集对深度学习模型进行训练，并对所述已估计点的特征子集进行预测分类； 将待估计点的特征子集输入到训练完成后的深度学习模型中，预测得到待估计点的初始定位位置； 将待估计点的初始定位位置作为离散点构建出泰森多边形，利用所述泰森多边形确定出定位区域； 在所述定位区域内计算平均偏差值，利用改进加权K近邻法计算出待估计点的准确定位位置。

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