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龙图腾网获悉电子科技大学;国网河南省电力公司电力科学研究院;国网河南省电力公司;国家电网有限公司申请的专利一种基于二维DOA估计的多融合蓝牙AOA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：CN118338416B 。

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：202410472998.9，技术领域涉及：H04W64/00；该发明授权一种基于二维DOA估计的多融合蓝牙AOA室内定位方法是由肖堃;王银涛;杨宇方;蒋炜;智海燕;狄立;陈岑;李暖暖设计研发完成，并于2024-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于二维DOA估计的多融合蓝牙AOA室内定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于二维DOA估计的多融合蓝牙AOA室内定位方法，涉及室内定位技术领域，方法包括:采用蓝牙定位基站获取待定位目标的同相正交信号及接收信号强度指示值；将同相正交信号及接收信号强度指示值输入至训练好的神经网络模型，确定待定位目标的方向角与俯仰角；采用二维DOA估计算法对方向角与俯仰角优化校准，确定优化后的方向角与俯仰角；根据优化后的方向角与俯仰角确定待定位目标的当前位置。采用二维DOA估计算法融合了接收信号强度指示值，在待定位目标移动的时候根据实时获得接收信号强度指示值确定其位置，提高了定位的实时性。信号强度指示值有一定的区域限定作用，极大程度上限定了目标的位置范围，增强了定位精度。

本发明授权一种基于二维DOA估计的多融合蓝牙AOA室内定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于二维DOA估计的多融合蓝牙AOA室内定位方法，其特征在于，包括： 采用蓝牙定位基站获取待定位目标的同相正交信号及接收信号强度指示值； 将所述待定位目标的同相正交信号及接收信号强度指示值输入至训练好的神经网络模型，确定所述待定位目标的方向角与俯仰角；所述神经网络模型包括：卷积神经网络、循环神经网络及全连接层； 采用二维DOA估计算法对所述方向角与所述俯仰角进行优化校准，确定优化后的方向角与俯仰角； 根据所述优化后的方向角与俯仰角，确定所述待定位目标的当前位置； 其中，将所述待定位目标的同相正交信号及接收信号强度指示值输入至训练好的神经网络模型，确定所述待定位目标的方向角与俯仰角，具体包括： 将所述待定位目标的同相正交信号及接收信号强度指示值传输至所述训练好的神经网络模型的卷积神经网络，提取所述同相正交信号的时域特征及所述接收信号强度指示值的时域特征；所述卷积神经网络为7层的卷积神经网络； 将所述同相正交信号的时域特征及所述接收信号强度指示值的时域特征传输至所述训练好的神经网络模型的循环神经网络，提取所述同相正交信号的频域特征及所述接收信号强度指示值的频域特征； 将所述同相正交信号的频域特征及所述接收信号强度指示值的频域特征传输至所述训练好的神经网络模型的全连接层，提取所述同相正交信号的时域特征与所述同相正交信号的频域特征的非线性映射，以及所述接收信号强度指示值的时域特征与所述接收信号强度指示值的频域特征的非线性映射，并根据所述同相正交信号的时域特征与所述同相正交信号的频域特征的非线性映射及所述接收信号强度指示值的时域特征与所述接收信号强度指示值的频域特征的非线性映射，确定所述待定位目标的方向角与俯仰角。

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