中国科学院空天信息创新研究院陆一获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利一种基于神经网络的车辆地磁定位方法及系统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：CN120351941B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510852077.X，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于神经网络的车辆地磁定位方法及系统是由陆一;魏东岩;袁洪设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于神经网络的车辆地磁定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的车辆地磁定位方法及系统，属于车辆定位技术领域。所述方法包括离线阶段，采集地磁数据和位置数据并进行预处理，构建等时间跨度地磁‑位置序列，使用等时间跨度地磁‑位置序列对网络模型进行训练；所述网络模型提取输入数据中与位置有关的空间磁场特征，并将其转化为位置特征，将位置特征与位置坐标进行关联，解算出车辆当前及历史时间段的坐标序列；在线阶段，将有效地磁序列数据输入至离线阶段训练完成的网络模型中进行推理，计算得到定位结果。本发明保证了网络对不同车辆速度磁场数据的处理能力，同时，对影响定位结果的因素分类处理，在缓解计算压力的同时，提高定位精度。
本发明授权一种基于神经网络的车辆地磁定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的车辆地磁定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、在离线阶段，采集地磁数据和位置数据并进行预处理，构建等时间跨度地磁-位置序列，使用等时间跨度地磁-位置序列对Transformer-LSTM网络模型进行训练；所述Transformer-LSTM网络模型包括编码器和解码器，所述编码器用于提取输入数据中与位置有关的空间磁场特征，并将其转化为位置特征，包括：所述编码器接收输入数据，依次经过全连接层、位置编码层、多个时空特征提取层后获得位置特征； 所述解码器用于将位置特征与位置坐标进行关联，解算出车辆当前及历史时间段的坐标序列，包括：所述解码器接收位置特征，依次经过两个LSTM层以及一个全连接层，将位置特征解算成时间序列对应的坐标； 步骤2、在在线阶段，采集地磁数据和惯性数据并进行预处理，构建有效地磁序列数据；将有效地磁序列数据输入至离线阶段训练完成的Transformer-LSTM网络模型中进行推理，计算得到定位结果。
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