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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利一种基于深度生成学习网络的多模态室内定位方法和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：CN118382065B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202410485730.9，技术领域涉及：H04W4/029；该发明授权一种基于深度生成学习网络的多模态室内定位方法和系统是由王林;徐荣楠;荆楠;于家新;王家淇设计研发完成，并于2024-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度生成学习网络的多模态室内定位方法和系统在说明书摘要公布了：本发明属于室内定位技术领域，具体公开了一种基于深度生成学习网络的多模态室内定位方法和系统，该系统包括移动设备、服务器和服务设备；通过移动设备的磁力计、加速度计和陀螺仪采集方位、角速度和加速度序列数据；在服务器中转化成二维指纹图像并从二维指纹图像中提取序列特征向量，然后将提取的序列特征向量与移动设备采集的指纹信息进行拼接作为移动设备的卷积神经网络的输入，移动设备通过卷积神经网络输出预测的位置结果。本发明利用全局位置弱相关的加速计和陀螺仪数据，在云端实现位置特征向量生成，并在用户设备端实现与磁力计数据的准确全局位置估计；在确保亚米级定位精度前提下，防止位置隐私泄漏。

本发明授权一种基于深度生成学习网络的多模态室内定位方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度生成学习网络的多模态室内定位方法，其特征在于，包括： S1、通过移动设备的磁力计、加速度计和陀螺仪采集方位、角速度和加速度序列数据； S2、服务器获取移动设备采集的角速度和加速度序列数据并转化成二维指纹图像；步骤S2具体包括： 服务器将角速度和加速度序列数据转换为递归图，递归图公式为： ； ； 其中：代表递归图，是一个标准化的欧几里得误差矩阵；代表递归图的第维度；代表序列的长度；和代表序列中分别代表中索引和索引处的数据；和则代表当前维度瞬时数据作差取最大差值时的索引； S3、服务器通过变分自编码器从二维指纹图像中提取序列特征向量； 首先，将二维指纹图像输入到VAE模型中，VAE由编码器和解码器两部分组成：编码器负责将输入的二维指纹图像映射到潜在空间中的潜在特征向量，编码器的输出包括潜在空间中的均值向量和方差向量；然后从编码器输出的均值和方差中采样一个潜在特征向量；最后，将采样得到的潜在特征向量输入到解码器中，解码器负责将潜在特征向量解码为原始的序列特征向量，这个序列特征向量用于后续的序列数据处理和分析； S4、服务器将提取的序列特征向量与移动设备采集的指纹信息进行拼接作为移动设备的卷积神经网络的输入，移动设备通过卷积神经网络输出预测的位置结果，并将预测的位置结果传输至服务设备； 首先，用户通过移动设备请求位置信息，利用内置传感器采集实时的传感器数据，将其中位置弱相关的数据上传到服务器；其次，服务器接收用户提供的位置弱相关数据，利用特征提取器提取特征并返回给用户；然后，CSLoc系统利用深度生成网络结合磁场指纹和惯性数据，生成新的模态特征，从而实现高精度的室内定位，将原始传感器数据与服务端提供的特征进行拼接，作为位置预测器的输入。

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