北京交通大学朱晓强获国家专利权
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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利一种基于模仿学习的智能自适应CSI指纹地图更新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：CN116628002B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310775481.2，技术领域涉及：G06F16/23；该发明授权一种基于模仿学习的智能自适应CSI指纹地图更新方法是由朱晓强;刘吉强;张大林;李令昆设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于模仿学习的智能自适应CSI指纹地图更新方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于模仿学习的智能自适应CSI指纹地图更新方法。该方法包括：采集一定数量的初始真实CSI指纹数据，拟合多元高斯回归模型来预测其它采样点的CSI指纹数据，构建初始CSI指纹库并搜寻最优采集路径；使用状态空间模型获取真实数值的变化范围作为误差波段，使其对初始指纹库进行校正；通过模仿学习对样本CSI指纹数据进行分割和分段训练，提取CSI数据分布的回归精度；利用回归精度对状态空间模型校正后的初始的CSI指纹库中指纹数据的分布进行调整，构建细粒度CSI指纹库。本发明将人工智能与物联网技术相结合，提升定位指纹库精度和降低人工构建指纹库的工作量。
本发明授权一种基于模仿学习的智能自适应CSI指纹地图更新方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模仿学习的智能自适应CSI指纹地图更新方法，其特征在于，包括： 采集一定数量的采样点的真实CSI指纹数据，确定所有采样点的最佳路径，采集所述最佳路径上的各个采样点的CSI指纹数据，利用多元高斯回归模型来预测其它未采集的采样点的CSI指纹数据，利用所有采样点的CSI指纹数据构建初始的CSI指纹库； 使用状态空间模型获取真实数值的变化范围作为误差波段，利用所述误差波段对所述初始的指纹库进行校正； 将最优采集路径上的CSI采样数据和所述一定数量的采样点的真实CSI指纹数据一起作为样本数据，通过模仿学习对上述样本数据进行分割和分段训练，提取CSI数据分布的回归精度； 将所述CSI数据分布的回归精度作为权重系数，对所述状态空间模型校正后的初始的CSI指纹库中指纹数据的分布进行调整，构建最终的CSI指纹库。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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