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龍圖騰網獲悉中鼎信息技術有限公司申請的專利一種智能化超寬帶定位數據修正方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120224367B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510686443.9，技術領域涉及：H04W64/00；該發明授權一種智能化超寬帶定位數據修正方法是由韋鐵軍;付南峰;王青英;朱雷;徐衛波;王展朋;王仲元;趙普權;黃亞兵;喬延濤設計研發完成，并于2025-05-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種智能化超寬帶定位數據修正方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種智能化超寬帶定位數據修正方法，包括如下步驟：S1.生成預處理超寬帶定位數據集；S2.訓練改進自監督學習網絡模型獲得定位特征向量；S3.輸出動態掩碼參數對；S4.輸出修正超寬帶定位數據；S5.將修正超寬帶定位數據與原始超寬帶定位數據進行誤差評估，根據誤差評估結果更新改進自監督學習網絡模型與異常模式自適應分簇掩碼機制，輸出經誤差評估通過的修正超寬帶定位數據供下游導航、追蹤或位置服務應用。本發明有效保障了下游導航、追蹤及位置服務系統的數據穩定性與應用可靠性。

本發明授權一種智能化超寬帶定位數據修正方法在權利要求書中公布了：1.一種智能化超寬帶定位數據修正方法，其特征在于，包括如下步驟： S1.采集原始超寬帶定位數據并進行預處理，生成預處理超寬帶定位數據集； S2.基于預處理超寬帶定位數據集訓練改進自監督學習網絡模型獲得定位特征向量集； S3.利用定位特征向量對預處理超寬帶定位數據集的異常特征進行聚類，得到異常模式簇結果,并動態生成掩碼規則，輸出動態掩碼參數對； S4.將實時超寬帶定位數據輸入改進自監督學習網絡模型，結合動態掩碼參數對執行異常檢測，生成異常超寬帶定位數據掩碼和異常數據,依據異常超寬帶定位數據掩碼采用動態掩碼參數對對應的掩碼規則對異常數據進行局部重構或權重調整，輸出修正超寬帶定位數據； S5.將修正超寬帶定位數據與原始超寬帶定位數據進行誤差評估，根據誤差評估結果更新改進自監督學習網絡模型與異常模式自適應分簇掩碼機制，輸出經誤差評估通過的修正超寬帶定位數據供下游導航、追蹤或位置服務應用； 所述S3包括以下步驟： S31.將定位特征向量集中的每一個高維定位特征向量，與其對應的三維空間坐標向量及標準化信號質量指標進行聯合處理，構建帶權鄰接矩陣，帶權鄰接矩陣依據兩條預處理超寬帶定位數據之間的三維空間坐標距離及局部帶寬參數計算,局部帶寬參數根據以預處理超寬帶定位數據為中心的鄰域坐標方差，通過比例映射函數得到，基于帶權鄰接矩陣采用自適應譜聚類方法對定位特征向量進行分簇，形成異常模式簇集合，異常模式簇集合中表示第個異常模式簇； S32.對于每一個異常模式簇，基于簇內每條預處理超寬帶定位數據的空間坐標向量及其鄰近數據進行線性預測，得到參考坐標向量，計算第條數據實際坐標向量與參考坐標向量之間的歐幾里得距離，并結合標準化信號質量指標求取軌跡畸變因子，軌跡畸變因子反映異常模式簇內數據軌跡的平滑程度及受噪聲影響的程度； S33.對于每一個異常模式簇，基于簇內所有預處理超寬帶定位數據的三維空間坐標向量計算該異常模式簇的協方差矩陣，并以協方差矩陣的跡的平方根定義為空間離散度，空間離散度用于度量異常模式簇內數據的空間擴散程度； S34.依據每一個異常模式簇的軌跡畸變因子與空間離散度生成動態掩碼參數對，包括掩碼覆蓋比例與掩碼強度權重，掩碼覆蓋比例通過將軌跡畸變因子與空間離散度之和的比值經比例縮放得到，掩碼強度權重則依據異常模式簇內的平均標準化信號質量指標與信號質量指標閾值之間的關系，通過Sigmoid函數映射得到，動態掩碼參數對反映每一類異常模式對后續掩碼處理的影響程度； S35.基于每一個異常模式簇的動態掩碼參數對，構建對應的動態掩碼規則函數，動態掩碼規則函數以掩碼覆蓋比例控制被屏蔽的特征維度比例，以掩碼強度權重控制屏蔽特征的替代方式，結合時間衰減參數構建基于時間距離的掩碼衰減函數，對距當前時刻遠的數據樣本賦予小掩碼影響，形成時間敏感的掩碼規則； 所述S4包括以下步驟： S41.對每條實時超寬帶定位數據，按照與預處理超寬帶定位數據一致的處理流程，依次進行去噪聲處理和標準化處理，得到標準化實時超寬帶定位數據； S42.將標準化實時超寬帶定位數據輸入優化后的改進自監督學習網絡模型，提取對應的實時定位特征向量，將每個實時定位特征向量分配到距離最近的異常模式簇，并依據異常模式簇-掩碼映射關系獲取對應異常模式簇的動態掩碼參數對，包括掩碼覆蓋比例與掩碼強度權重； S43.根據對應異常模式簇的動態掩碼參數對，結合推理當前時刻與實時超寬帶定位數據的時間戳，計算異常檢測掩碼響應值，異常檢測掩碼響應值表示實時超寬帶定位數據異常程度的響應； S44.依據設定的異常判定閾值，判斷異常檢測掩碼響應值是否大于或等于異常判定閾值，若滿足條件，則將對應的實時超寬帶定位數據標記為異常數據，并記錄在異常超寬帶定位數據掩碼集合中； S45.對于被標記為異常數據的實時超寬帶定位數據，依據對應的掩碼規則，進行局部重構或權重調整處理，局部重構采用相鄰前后最近的正常數據的三維空間坐標向量進行線性插值，生成修正后的三維空間坐標向量，用于替代異常數據的空間位置信息，將完成局部重構或權重調整處理的實時超寬帶定位數據，匯總生成修正超寬帶定位數據集合； 所述S5包括以下步驟： S51.將修正超寬帶定位數據集合與對應時間段內的原始超寬帶定位數據集合進行對應匹配； S52.依據修正超寬帶定位數據與原始超寬帶定位數據在三維空間坐標信息上的差異，計算定位誤差，并定義每條數據的定位誤差為修正后坐標與原始坐標之間的歐幾里得距離； S53.將所有定位誤差進行統計，計算整體修正誤差均值與修正誤差標準差，形成誤差評估結果； S54.將整體修正誤差均值與預設誤差閾值進行比較，若整體修正誤差均值小于或等于誤差閾值，則判定修正效果滿足下游應用要求，否則依據誤差評估結果對改進自監督學習網絡模型與異常模式自適應分簇掩碼機制進行增量微調； S55.在微調過程中，根據誤差分布特性重新加權訓練樣本或調整異常模式簇掩碼參數，使得改進自監督學習網絡模型與異常模式自適應分簇掩碼機制能夠更好適應實際超寬帶定位數據變化趨勢； S56.輸出經誤差評估通過的修正超寬帶定位數據，并依據修正超寬帶定位數據的空間軌跡特征和穩定性，定義下游應用場景參考規則； S57.將滿足各下游應用場景參考規則的修正超寬帶定位數據進行分類整理，分別供導航、追蹤及位置服務模塊調用使用。

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