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龙图腾网获悉江西省融合北斗应用研究所;北京航空航天大学江西研究院申请的专利一种基于LSTM的步长估计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：CN120252734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510611718.2，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于LSTM的步长估计方法是由杨书钦;袁颐;岳梓为;邢洁设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM的步长估计方法在说明书摘要公布了：本申请适用于室内定位技术领域，提供了一种基于LSTM的步长估计方法，包括：基于预设的采样频率对头部惯性传感器和足部惯性传感器进行数据采集，并对数据进行时间对齐和步伐对齐，获得多源运动数据，所述多源运动数据包括头部运动数据和足部运动数据；基于所述头部运动数据，获得头部特征向量，基于所述足部运动数据，获得步长特征向量；基于所述头部特征矩阵和所述步长特征向量，通过长短期记神经网络，构建步长估计模型，通过所述步长估计模型，获得步长估计值，本申请提高了步长估计在精度和鲁棒性。

本发明授权一种基于LSTM的步长估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM的步长估计方法，其特征在于，包括： 基于预设的采样频率对头部惯性传感器和足部惯性传感器进行数据采集，并对数据进行时间对齐和步伐对齐，获得多源运动数据，所述多源运动数据包括头部运动数据和足部运动数据； 基于所述头部运动数据，获得头部特征向量，基于所述足部运动数据，获得步长特征向量； 其中，所述头部运动数据包括头部三轴加速度和头部三轴角速度； 所述基于所述头部运动数据，获得头部特征向量，包括： 采用固定长度非重叠的时间窗口对所述头部运动数据进行分割； 针对所述头部三轴加速度，计算每个时间窗口内每个轴的算术平均值，获得三维加速度均值特征向量，所述轴包括XYZ轴； 针对所述头部三轴角速度，计算每个时间窗口内每个轴的方差，得到三维角速度方差特征向量； 检查所述头部加速度均值特征与所述角速度方差特征的维度匹配，将匹配的所述头部加速度均值特征和所述角速度方差特征按时间窗口顺序拼接为头部特征向量； 基于多个时间窗口的头部特征向量，生成头部特征矩阵； 基于所述头部特征矩阵和所述步长特征向量，通过长短期记忆神经网络，构建步长估计模型，通过所述步长估计模型，获得步长估计值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西省融合北斗应用研究所;北京航空航天大学江西研究院，其通讯地址为：330038 江西省南昌市红谷滩区上海湾大厦16楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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