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龙图腾网获悉清华大学;罗维智联(北京)科技有限公司申请的专利位置参数估计方法和装置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：CN117009810B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202310763708.1，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权位置参数估计方法和装置是由沈渊;刘峻琛设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本位置参数估计方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种位置参数估计方法和装置，包括：获取半监督数据集和目标时刻的接收波形；将所述半监督数据集和所述接收波形输入至预先构建的半监督位置参数估计模型中，以得到分布推断结果；其中，所述半监督位置参数估计模型是基于深度神经网络利用样本数据集使用变分推断理论训练得到的，所述半监督位置参数估计模型至少包括编码器和回归器。本发明提供的半监督位置参数估计模型具有在推断中主动学习的能力，并能够有效利用半监督数据集进行参数推断，能够显著降低机器学习算法在定位系统中部署所产生的通信、计算成本以及数据集采集成本，实现精度更高、泛化性更高的位置参数估计。

本发明授权位置参数估计方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种位置参数估计方法，其特征在于，包括： 获取半监督数据集和目标时刻的接收波形； 将所述半监督数据集和所述接收波形输入至预先构建的半监督位置参数估计模型中，以得到分布推断结果； 其中，所述半监督位置参数估计模型是基于深度神经网络利用样本数据集使用变分推断理论训练得到的，所述半监督位置参数估计模型至少包括编码器和回归器； 基于深度神经网络利用样本数据集使用变分推断理论训练得到所述半监督位置参数估计模型，具体包括： 构建样本数据集； 基于所述样本数据集获取波形样本数据对；其中，所述样本数据集至少包括海量波形样本数据对，所述波形样本数据对包括波形信号样本和位置标签； 利用无监督编码器与有监督编码器联合推断所述波形样本数据对，得到第一隐变量分布和第二隐变量分布；其中，所述第一隐变量分布是利用无监督编码器对输入波形降维得到的，所述第二隐变量分布是利用有监督编码器对波形样本数据对降维得到的；所述输入波形是波形样本数据对包括的波形信号样本； 基于所述第一隐变量分布和所述第二隐变量分布计算得到第一误差、第二误差和第三误差； 利用聚合器将所述第一隐变量分布和第二隐变量分布聚合，得到当前环境的映射隐变量估计； 将所述映射隐变量估计与所述输入波形输入至回归器，得到位置参数估计结果；比较所述位置参数估计结果和所述输入波形的位置标签，得到第四误差；其中，所述输入波形是波形样本数据对包括的波形信号样本； 计算所述位置参数估计结果的证据下界；其中，所述证据下界是利用第一误差、第二误差、第三误差和第四误差，基于第一预设公式计算得到的； 基于所述证据下界执行梯度下降，以得到半监督位置参数估计模型。

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