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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种多建筑物室内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：CN116234005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211636304.8，技术领域涉及：H04W64/00；该发明授权一种多建筑物室内定位方法是由龚炜;赵云明;李莉;赵慧设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多建筑物室内定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多建筑物室内定位方法，包括以下步骤：步骤1、将不同的建筑物和楼层进行号码标识，采集建筑物室内不同位置的RSSI信号值；步骤2、将采集的RSSI信号值进行预处理和归一化，并建立RSSI信号值的离线指纹库；步骤3、将处理后的RSSI信号值输入预先构建并训练好的建筑物识别模型中，确定建筑物的标识号码；步骤4、将处理后的RSSI信号值输入对应建筑物的预先构建并训练好的楼层识别模型和经纬度位置估计模型中，确定楼层的标识号码及经纬度坐标值，得到RSSI信号值对应的三维位置信息。与现有技术相比，本发明具有定位精度高、鲁棒性好等优点。

本发明授权一种多建筑物室内定位方法在权利要求书中公布了：1.一种多建筑物室内定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、将不同的建筑物和楼层进行号码标识，采集建筑物室内不同位置的RSSI信号值； 步骤2、将采集的RSSI信号值进行预处理和归一化，建立RSSI信号值的离线指纹库； 步骤3、将处理后的RSSI信号值输入预先构建并训练好的建筑物识别模型中，确定建筑物的标识号码； 步骤4、将处理后的RSSI信号值输入对应建筑物的预先构建并训练好的楼层识别模型和经纬度位置估计模型中，确定楼层的标识号码及经纬度坐标值，得到RSSI信号值对应的三维位置信息； 步骤3中建筑物识别模型构建和训练的具体步骤为： 步骤301、基于梯度提升神经网络构建建筑物识别模型； 步骤302、根据离线指纹库中的RSSI信号值样本对所述建筑物识别模型进行模型训练，建筑物识别模型学习RSSI信号值和建筑物标识号码之间的映射关系； 步骤4中楼层识别模型构建和训练的具体步骤为： 步骤401、基于梯度提升神经网络构建楼层识别模型； 步骤402、根据离线指纹库中的RSSI信号值样本对所述楼层识别模型进行模型训练，楼层识别模型学习RSSI信号值和对应建筑物中的楼层标识号码之间的映射关系； 步骤4中经纬度位置估计模型构建和训练的具体步骤为： 步骤501、基于梯度提升神经网络和长短期记忆网络构建经纬度位置估计模型，获取离线指纹库中的RSSI信号值样本； 步骤502、根据离线指纹库中的RSSI信号值样本对经纬度位置估计模型进行模型训练，经纬度位置估计模型学习RSSI信号值和对应建筑物中的经纬度坐标之间的映射关系； 所述建筑物识别模型和楼层识别模型均以多层感知机作为弱学习模型，所述经纬度位置估计模型以长短期记忆网络作为弱学习模型。

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