湘潭大学姚志强获国家专利权
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龙图腾网获悉湘潭大学申请的专利一种基于多模态深度学习的测距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：CN121232218B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511802912.5，技术领域涉及：G01S19/14；该发明授权一种基于多模态深度学习的测距方法是由姚志强;张文文;陈康;张清泉;盛孟刚设计研发完成，并于2025-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多模态深度学习的测距方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态深度学习的测距方法，当GNSS信号可用时，利用GNSS坐标计算通信基站与移动终端之间的距离和时钟偏差；当GNSS信号不可用时，使用基站信号计算信号到达时间并计算时钟偏差序列，从CRS获取信道冲激响应，时钟偏差序列和信道冲激响应被输入到多模态神经网络中，对输入的时钟偏差序列进行训练；同时对信道冲激响应进行特征提取。这些特征在网络内部进行融合和非线性变换，根据多径因子权重比例进行调整输出来预测测距误差，将预测结果补偿到TOA估计结果，提高测距精度。本发明抑制时域测距误差，同时抑制由非视距和时钟偏差引起的测距误差，实现移动终端持续精确测距与定位。
本发明授权一种基于多模态深度学习的测距方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态深度学习的测距方法，其特征在于， 当GNSS信号可用时，利用GNSS坐标计算通信基站与移动终端之间的距离和时钟偏差； 当GNSS信号不可用时，使用基站信号计算信号到达时间并计算时钟偏差序列，从CRS获取信道冲激响应，时钟偏差序列和信道冲激响应被输入到多模态神经网络中，对输入的时钟偏差序列进行训练；同时对信道冲激响应进行特征提取，反映信号在传播过程中的路径特性，这些特征在网络内部进行融合和非线性变换，输出根据多径因子权重比例进行调整来预测测距误差，将预测结果补偿到信号到达时间估计结果，提高测距精度；其中，所述多模态神经网络为包含两个分支模型的网络，包括用于处理时钟偏差的模型和用于处理非视距误差的模型，用于处理非视距误差的模型以所述信道冲激响应为输入。
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