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龙图腾网获悉北京信息职业技术学院申请的专利一种基于蓝牙的室内精确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：CN120166357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510494245.2，技术领域涉及：H04W4/021；该发明授权一种基于蓝牙的室内精确定位方法及系统是由刘蕊设计研发完成，并于2025-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于蓝牙的室内精确定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例的方法中提出了一种基于蓝牙的室内精确定位方法及系统，按照预设周期计算实时综合置信度分值，自适应地进行IQ数据采样模式的切换；基于对应的采样模式获取IQ数据，并进行预处理、压缩与编码；通过自适应字典重建算法对预处理数据进行解码与重建，得到完整的IQ数据；采用动态时频图聚类实现IQ数据的多路径辨识与分离；接收多个基站的路径分离结果，将多个子阵列的初步AoA估计进行加权融合，并利用机器学习模型对融合结果进行AoA修正；动态调整最小二乘定位权重，通过扩展卡尔曼滤波算法进一步优化，实时输出高精度的室内定位结果。本发明有效提高了室内复杂环境下蓝牙定位的精度和稳定性。

本发明授权一种基于蓝牙的室内精确定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于蓝牙的室内精确定位方法，其特征在于，所述方法包括： S1、按照预设周期计算实时综合置信度分值，基于所述实时综合置信度分值进行IQ数据采样模式切换； S2、基于对应采样模式进行IQ数据采集，然后进行预处理、压缩与编码得到预处理数据； S3、将预处理数据解码后，通过自适应字典重建算法，对IQ数据进行重建； S4、通过动态时频图聚类对重建的IQ数据进行多路径辨识与分离； S5、接收多个基站的路径分离结果，将多个子阵列的初步估计结果进行加权融合，通过机器学习修正模型对融合结果进行AoA修正； S6、动态调整最小二乘定位的权重，利用扩展卡尔曼滤波进行优化后输出最终定定位结果； 所述S1具体包括： S11、按照预设周期计算综合置信度分值，计算公式为： ARIt＝ω1CSIvart+ω2RSSIvart+ω3PhaseDiffvart+ω4Vtart+ω5Eerrort， 其中，ARIt为时间t时对应的实时综合置信度分值，CSIvart为时间t对应的信道状态信息方差，RSSIvart为时间t对应的信号强度RSSI波动的归一化方差，PhaseDiffvart为时间t对应的相位差变化的归一化方差，Vtart为时间t对应的终端移动速度归一化值，Eerrort为时间t对应的定位误差的均方根归一化值；其中， 为CSI幅度在最近N个采样周期的方差，为CSI相位在最近N个采样周期的方差，和分别为历史CSI幅度方差最大值和CSI相位方差最大值； 为最近N周期RSSI值的方差，为历史RSSI方差的最大值； 为最近N周期IQ数据的相邻采样点相位差的方差，为历史相位差方差的最大值； 和为IMU加速度传感器在XYZ方向的实时加速度，Vmax为历史观测最大速度； ei为第i个周期的定位误差，emax为历史定位误差的最大值； ω1-5为各指标对应的权重系数； S12、若当前为低分辨采样模式，若ARIt≥ARIH，则下周期数据采样模式切换至高分辨率采样模式；若ARIt＜ARIH，则下周期数据采样模式继续保持低分辨采样模式； 若当前为高分辨采样模式，若ARIt≤ARIL，则下周期数据采样模式切换至低分辨率采样模式；若ARIt＞ARIL，则下周期数据采样模式继续保持高分辨采样模式； S13、定义状态、动作空间和奖励函数后，通过强化学习模型对各指标对应的权重系数进行更新。

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