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龙图腾网获悉长安大学申请的专利一种基于生成模型的地磁室内高精度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：CN116295400B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310074129.6，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于生成模型的地磁室内高精度定位方法是由曹雯;马帅;裴科;李世银设计研发完成，并于2023-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成模型的地磁室内高精度定位方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于生成模型的地磁室内高精度定位方法，属于室内定位领域。本发明针对目前构建精细的地磁指纹库需要耗费大量人力成本的瓶颈，本发明提出了条件变分自动编码器和条件对抗生成网络两种生成模型，可有效构建可用的地磁指纹库。同时，针对单点地磁指纹定位精度低的问题，本发明设计了一种基于注意力机制的卷积门控循环单元的地磁序列定位方法，能够有效利用指纹的空间和时间特性，实现精准定位。此外，本发明还设计并搭建了实时、便携的移动端数据采集和定位系统。

本发明授权一种基于生成模型的地磁室内高精度定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成模型的地磁室内高精度定位方法，其特征在于，包括两个部分：基于生成模型的生成指纹库构建和基于注意力机制的卷积门控循环单元的地磁序列定位方法；其中基于生成模型的生成指纹库构建，包括：根据条件变分自动编码器CVAE和条件对抗生成网络CGAN两种生成网络模型构建生成指纹库；基于注意力机制的卷积门控循环单元的地磁序列定位方法，包括：利用所构建生成的指纹库进行定位，完成基于生成模型的地磁室内高精度定位； 其中，所述基于生成模型的生成指纹库构建，包括：离线阶段和指纹生成阶段； 其中，离线阶段包括： 步骤1，使用移动采集设备采集参考点地磁特征，构建地磁指纹库； 步骤2，将步骤1中构建的地磁指纹库中的地磁指纹向世界坐标系进行转换，建立世界坐标系下的地磁指纹库； 步骤3，模型训练，使用两种生成网络模型，即条件变分自动编码器CVAE和条件对抗生成网络CGAN，学习室内磁场强度的概率分布规律，并重建指定位置的地磁指纹，即分别完成条件变分自动编码器CVAE的训练和条件对抗生成网络CGAN的训练； 指纹生成阶段包括： 步骤4，地磁指纹生成，利用训练好的的条件变分自动编码器CVAE和条件对抗生成网络CGAN进行地磁指纹的生成，分别将条件变分自动编码器CVAE中的解码器和条件对抗生成网络CGAN中的生成网络作为虚拟指纹的生成器，所述生成器的输入为服从标准正态分布的随机噪声和指定的位置坐标，生成器的输出为虚拟指纹即所述指定位置的地磁指纹； 步骤5，构建生成地磁指纹库GMFD，将步骤4中所述的生成器输出的地磁指纹和步骤2中所述的地磁指纹库合并，构成生成地磁指纹库。

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