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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于图同构网络的信道状态信息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：CN119342414B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411469666.1，技术领域涉及：H04W4/02；该发明授权一种基于图同构网络的信道状态信息室内定位方法是由刘妍;景郦骐;颜俊设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图同构网络的信道状态信息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图同构网络GIN的信道状态信息CSI室内定位方法。首先对CSI幅度测量中每个子载波进行局部离群因子LOF检测，去除CSI幅度测量值中的异常点。然后利用Morlet小波函数，得到CSI测量值的时频图，利用颜色映射构建CSI图像。接着基于CSI图像构建相应的图拓扑结构，通过SLIC算法对CSI图像进行超像素分割，进而实现节点选择和邻边关系构建，将节点的位置特征和颜色特征进行整合，构成特征矩阵。最后利用GIN进行分类学习，训练出最终的位置估计模型。该方法实现高效、可靠，可实现的优点。

本发明授权一种基于图同构网络的信道状态信息室内定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图同构网络的信道状态信息室内定位方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 一离线阶段 步骤1：数据预处理， 对接收到的信道状态信息CSI幅度值进行预处理，用于后续的CSI图像指纹构建， 步骤2：CSI图像构建， 利用小波变换方法，将经过预处理后的CSI幅度值转变成CSI图像， 步骤3：CSI图像的图结构构建， 步骤3-1：利用SLIC算法对CSI图像实现超像素分割， 步骤3-2：根据超像素分割结果，进行图结构的节点选择， 步骤3-3：利用节点之间的距离度量，构建图结构的邻接矩阵， 步骤3-4：利用节点的位置和颜色信息，构建图结构的特征矩阵， 步骤4：分类学习； 搭建图同构网络GIN进行分类学习，得到位置估计模型； 二在线阶段 步骤1：数据预处理, 利用离线阶段步骤1的方法对获得的CSI幅度值进行预处理, 步骤2：CSI图像构建, 利用离线阶段步骤2的方法，利用预处理后的CSI幅度值构建CSI图像, 步骤3：CSI图像的图结构构建, 利用离线阶段步骤3的方法，获得CSI图像的图结构, 步骤4：位置估计, 利用离线阶段步骤4得到的位置估计模型，完成位置估计； 离线阶段中，步骤4分类学习包括如下步骤： 步骤4-1：利用三个GIN图卷积层对邻居节点特征向量进行聚合来更新节点特征，并在每个GIN层之后使用ReLU激活函数进行非线性变换， 步骤4-2：利用一个GraphReadout层，选择全局加和池化方法对所有节点信息聚合成整个图的全局特征向量表示，并在图池化后面添加L2正则化来防止过拟合， 步骤4-3：利用一个MLP多层感知器层对聚合后的特征向量进行非线性映射，并在MLP后面添加Softmax层，用于实现多分类。

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