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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种适用于多场景复杂环境的深度学习NLOS识别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：CN119848665B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411919650.6，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种适用于多场景复杂环境的深度学习NLOS识别方法是由胡青松;高文杰;成元勋;张元生;钟惠;张晓敏设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于多场景复杂环境的深度学习NLOS识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于多场景复杂环境的深度学习NLOS识别方法，首先对采集的多场景UWB信道脉冲响应数据转换获得其离散多径脉冲响应数据，通过计算分别获得其多径延迟功率数据和多径相似性数据，构建新的样本数据集、并进行数据预处理；然后构建基于多径信息的双输入特征融合深度学习NLOS识别模型，以完成UWB定位系统中的NLOS分类。本适用于多场景复杂环境的深度学习NLOS识别方法能够在少量数据的前提下实现解决多场景识别能力低、泛化精度差和复杂场景识别效果差的问题，进而实现较高的NLOS识别精度，从而可以有效提高多场景复杂环境UWB定位精度。

本发明授权一种适用于多场景复杂环境的深度学习NLOS识别方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于多场景复杂环境的深度学习NLOS识别方法，其特征在于，具体包括以下步骤： Step1，以UWB定位系统采集的多场景公开数据集为基础，采集UWB定位系统中锚点和标签之间的信道脉冲相应数据，并标记LOS数据标签和NLOS数据标签； Step2，根据FPI获取CIR的多径离散数据hmn； Step3，根据多径离散数据hmn获得多径信号延迟功率数据TDPx； Step4，先将多径离散数据hmn通过线性插值方法获得多径连续数据xt，然后将多径连续数据xt通过VMD重构为降噪多径数据然后计算多径连续数据xt和降噪多径数据的相似性特征作为多径相似性特征数据； Step5，对于多径离散数据的延迟功率数据TDPx和多径相似性特征数据，分别构建多径数据特征提取模块和多径相似性数据提取模块以提取多径信息的特征，融合多径数据特征和多径相似性特征以构成双通道的多径特征融合NLOS分类模块，多径数据特征提取模块、多径相似性数据提取模块和多径特征融合NLOS分类模块共同组成基于多径信息的双输入特征融合深度学习NLOS识别模型； Step6，将对Step1的多场景公开数据集的所有信道脉冲响应数据进行变换，获得多径延迟功率数据TDPx以及多径相似性特征数据，构建新的样本数据集，然后基于新的样本数据集进行设置训练集、验证集和测试集的数据预处理； Step7，将预处理的训练数据输入到基于多径信息的双输入特征融合深度学习NLOS识别模型中训练并验证模型，当模型收敛时停止训练，完成UWB定位系统中的NLOS分类。

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