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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于多模态扩散模型的超宽带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：CN119907098B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510397494.X，技术领域涉及：H04W64/00；该发明授权一种基于多模态扩散模型的超宽带室内定位方法是由孙铭;杨博;王昱;杨溢设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态扩散模型的超宽带室内定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态扩散模型的超宽带室内定位方法，属于室内定位领域，步骤包括：基于移动多传感器平台采集室内环境各UWB锚点‑标签之间的距离数据、RSSI数据；通过多模态特征提取模块对多模态输入数据进行特征提取和特征融合；采用改进的去噪扩散隐式模型进行加速逆向采样，利用U‑Net架构神经网络实现高质量距离重建，输出距离估计值；建立位置估计层，采用长短期记忆网络进行时间序列建模，学习位置估计，输出三维坐标定位值。本发明方法能够有效融合UWB距离数据与RSSI数据，实现对丢失数据的高质量重建，同时保留数据的统计特性和时空相关性，显著提高室内定位的精度和鲁棒性。

本发明授权一种基于多模态扩散模型的超宽带室内定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态扩散模型的超宽带室内定位方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、基于移动多传感器平台进行数据采集：所述移动多传感器平台设置有UWB基站、激光雷达及计算单元，采集室内环境各UWB锚点-标签之间的距离数据和RSSI信号强度数据，通过激光雷达获取真值数据，并获取移动多传感器平台的运动轨迹真实值； S2、对采集到的数据进行标准化处理，包括：距离数据处理、RSSI数据处理、数据缺失处理，得到输入数据； S3、通过多模态特征提取模块，对输入数据进行特征提取和特征融合； S4、构建多模态扩散模型，基于扩散模型的前向马尔科夫链过程，采用改进的去噪扩散隐式模型进行逆向采样，建立U-Net架构神经网络，输入特征提取和特征融合后的数据，通过多步去噪迭代实现距离重建，经过训练后输出距离估计值； S5、建立位置估计层，接受距离估计值输入，采用长短期记忆网络进行时间序列建模，学习位置估计，输出三维坐标定位值； S6、将标准化处理后的距离数据、RSSI信号强度数据和对应的真值数据加载到训练集和测试集中，进行基于监督学习的网络训练，引入混合损失函数进行迭代优化，得到训练完成的多模态扩散模型，用于在复杂非视距环境下实现高精度室内定位。

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