清华大学;上海人工智能创新中心沈渊获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学;上海人工智能创新中心申请的专利基于贝叶斯滤波神经网络的定位方法、系统及电子设备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：CN119485634B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202311005115.5，技术领域涉及：H04W64/00；该发明授权基于贝叶斯滤波神经网络的定位方法、系统及电子设备是由沈渊;刘峻琛设计研发完成，并于2023-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于贝叶斯滤波神经网络的定位方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及环境感知融合定位技术领域，提供一种基于贝叶斯滤波神经网络的定位方法、系统及电子设备，方法包括：获取在每个采样时刻基站在接收到目标对象发射的波形信号后，生成的观测波形矩阵；将观测波形矩阵输入至预设的定位模型，得到目标对象的定位信息；定位模型利用循环神经网络对贝叶斯滤波结果进行拟合，循环神经网络通过包括运动似然和观测似然的代价函数训练，运动似然基于目标对象样本的运动模型生成，观测似然基于采用参数估计算法确定的目标对象样本的位置信息生成。本发明用以解决现有技术中因在环境感知融合定位中应用贝叶斯滤波算法时，需要依赖近似算法以及复杂的推导，才能得到定位结果，进而影响定位速度和定位精度的缺陷。
本发明授权基于贝叶斯滤波神经网络的定位方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯滤波神经网络的定位方法，其特征在于，包括： 获取在每个采样时刻，基站在接收到目标对象发射的波形信号后，生成的观测波形矩阵； 将所述观测波形矩阵输入至预设的定位模型，得到所述定位模型输出的所述目标对象的定位信息； 其中，所述定位模型利用循环神经网络对贝叶斯滤波结果进行拟合，所述循环神经网络通过包括运动似然和观测似然的代价函数训练，所述运动似然基于目标对象样本的运动模型生成，所述观测似然基于采用参数估计算法确定的所述目标对象样本的位置信息生成； 其中，所述代价函数还包括： 根据所述循环神经网络训练过程中的其他先验信息构建的先验约束； 所述其他先验信息包括基于回环检测、初值约束、地图约束以及生灭过程产生的先验信息。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人清华大学;上海人工智能创新中心，其通讯地址为：100084 北京市海淀区双清路30号清华大学清华园北京100084-82信箱；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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