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龍圖騰網獲悉西安云景智維科技有限公司申請的專利一種AI大模型提升室內定位精度的系統及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：CN120282196B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202510726084.5，技術領域涉及：H04W24/06；該發明授權一種AI大模型提升室內定位精度的系統及方法是由惠寅初;黨楷涵;唐皓晨;李剛蛋;侯偉軒;楊新新設計研發完成，并于2025-06-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種AI大模型提升室內定位精度的系統及方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種AI大模型提升室內定位精度的系統及方法，涉及無線通信技術領域；該方法包括如下步驟：收集多源信號歷史數據，對預處理后的多源信號歷史數據進行數據劃分，用于為AI模型訓練做準備；將目標室內空間劃分為若干個邏輯分區，對每個邏輯分區編號并建立坐標映射關系；持續采集每個邏輯分區內所對應的關鍵指標，依據關鍵指標生成環境變化指標ECD；其技術要點為：采用多層次模型架構的技術方案，實現了基礎定位服務與復雜環境下的精確定位相結合的方式，既保證了大部分區域的服務質量，又能在必要時提供更高精度的定位結果，達到了優化資源利用效率的效果，解決了傳統單一模型在復雜環境中表現不佳的問題。

本發明授權一種AI大模型提升室內定位精度的系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種AI大模型提升室內定位精度的方法，其特征在于，包括如下步驟： 收集多源信號歷史數據，對預處理后的多源信號歷史數據進行數據劃分，用于為AI模型訓練做準備；其中，多源信號歷史數據包括多源無線信號數據及其對應的位置標簽； 將目標室內空間劃分為若干個邏輯分區，對每個邏輯分區編號并建立坐標映射關系；持續采集每個邏輯分區內所對應的關鍵指標，依據關鍵指標生成環境變化指標ECD，構建模式定位函數模型，以劃分不同的操作模式： 判定為模式A時，表示低ECD，并構建輕量化模型； 判定為模式B時，表示中等ECD，并構建一次訓練模型； 判定為模式C時，表示高ECD，并構建二次訓練模型； 其中，利用數據劃分得到的訓練集對選定的AI模型進行訓練，經過調整后以獲取一次訓練模型；在一次訓練模式的基礎上加入增量數據集，執行設定的數據處理動作，輸出修正后的采樣頻率指導值和數據增量指導值，以完成指導動作，并利用新劃分的訓練集對選定的AI模型進行增量訓練，經過調整以獲取二次訓練模型；增量數據集至少包括：新增位置標簽：在高ECD的邏輯分區中，獲取額外的位置標簽；增強信號數據：依據修正后的采樣頻率指導值來調整采樣頻率，用于捕捉細節信息，包含環境變化指標ECD內的信號強度；用戶行為數據：記錄用戶的移動軌跡和停留時間信息；數據處理動作的內容如下：數據清洗和數據格式轉換，以根據環境變化指標ECD動態調整采樣頻率為目標，構建基于環境變化指標ECD的調整函數模型，輸入當前邏輯分區下的環境變化指標ECD，輸出采樣頻率指導值；應對高ECD的邏輯分區時，采用自適應數據采集策略，依據環境變化指標與環境變化程度閾值之間的差值，生成數據增量指導值，并將數據增量指導值作為修正值，反饋式修正采樣頻率指導值，得出修正后的采樣頻率指導值； 調整函數模型中運行的函數定義為： ； 式中，fsample表示輸出的采樣頻率指導值，fmin和fmax分別表示最小采樣頻率和最大采樣頻率，θ1和θ2分別為兩個環境變化程度閾值，且θ1和θ2均大于0；生成數據增量指導值時的方式如下： ； 式中，D表示對應邏輯分區下所需的數據增量指導值，Dbase表示基礎數據量，?θ表示ECD每超出環境變化程度閾值θ2一個單位所對應的額外數據量系數，取值范圍為[0，1]，K表示一個比例因子，取值范圍大于0； 得出修正后的采樣頻率指導值時，即修正后的調整函數模型中所運行函數如下： ；式中，fsample_x表示修正后的采樣頻率指導值，γ表示數據量權重系數，取值范圍為[0，1]； 將訓練好的目標模型部署到服務器中，用戶設備發送當前位置的無線信號數據至服務器，服務器利用目標模型獲取最終位置，并將結果反饋。

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