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龙图腾网获悉北京理工大学;嘉兴学院申请的专利基于深度学习的无线层析成像目标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：CN116320999B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310180266.8，技术领域涉及：H04W4/029；该发明授权基于深度学习的无线层析成像目标定位方法和系统是由刘珩;陆智超;杨凯;高翔;张先超设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的无线层析成像目标定位方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的无线层析成像目标定位方法和系统。本发明先基于无源定位的无线传感网络生成RSS数据集，然后采用所述RSS数据集训练该神经网络，最后将基于无源定位的无线传感网络实测RSS衰减值数据送入神经网络进行无线层析成像目标定位。本发明基于CNN和Transformer实现了无线层析成像无源定位的神经网络，节省了定位时间，提高了定位精度。本发明减少了无线层析成像目标定位传感器节点的数量，降低了复杂度，节省了成本。

本发明授权基于深度学习的无线层析成像目标定位方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的无线层析成像目标定位方法，其特征在于，包括基于无源定位的无线传感网络生成RSS数据集的步骤，基于CNN和TransformerEncoder搭建神经网络并采用所述RSS数据集训练该神经网络的步骤，基于无源定位的无线传感网络实测RSS衰减值数据的步骤和无线层析成像目标定位的步骤； 基于无源定位的无线传感网络生成RSS数据集的步骤中，n个无线传感节点布置在定位区域四周，形成了由条无线链路构成的无线传感网络，无线传感节点发送并接收信号以便对定位区域内的目标进行定位；RSS数据包括像素矩阵数据和RSS衰减值数据；像素矩阵数据是将定位区域进行网格状划分，每个网格为一个像素，含目标网格和不含目标网格用不同数值表示的矩阵数据；RSS衰减值数据是由无线链路衰减值组成的向量数据；RSS数据集采用实际测量得到或者采用无线信号衰减模型生成得到；RSS数据集包括RSS训练集和RSS验证集； 基于CNN和TransformerEncoder搭建神经网络并采用所述RSS数据集训练该神经网络的步骤中，基于CNN和TransformerEncoder搭建的神经网络包括依次相连的输入层、第一CNN层、第一TransformerEncoder层、第一批量归一化和激活层、第二CNN模块、第二TransformerEncoder模块、第二批量归一化和激活层、展平和失活层、以及全连接和激活函数层；将RSS数据集中的RSS衰减值数据作为所述神经网络的输入，RSS数据集中的像素矩阵数据作为所述神经网络的输出，进行神经网络的训练，神经网络的第一层神经元的个数等于RSS衰减值数据的维度，神经网络最后一层神经元的个数等于像素矩阵数据的维度； 无线层析成像目标定位的步骤中，采用完成训练的神经网络，将基于无源定位的无线传感网络实测RSS衰减数据的步骤中得到的实测RSS数据作为的输入，输出重建图像的像素矩阵，像素矩阵中亮度最大的像素中心即为目标位置的估计。

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北京理工大学;嘉兴学院，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街5号；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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