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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于移动终端的机场低成本定位方法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：CN115855057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211483084.X，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于移动终端的机场低成本定位方法是由阳媛;况余进;王庆;张小国;许盛;杨浩然;黄璐设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于移动终端的机场低成本定位方法在说明书摘要公布了：一种基于移动终端的机场低成本定位方法，定位信息获取阶段是利用基于激光SLAM的移动机器小车对航站楼环境进行建图后，采用移动终端设备对划分的各区域内参考点进行多源数据采集，得到原始的指纹数据指纹库Γ；定位模型建立阶段首先对原始数据指纹库Γ进行预处理，接着进行多特征自适应聚类，最后进行预测模型构建；定位模型更新阶段是针对环境变化较大的航站楼区域进行少量数据采集，构建误差校正模型从而维持定位结果的高精确度。本发明利用了机场已有的WIFI设备和自然界存在的磁场信息，大大压缩了硬件的成本。同时，在满足定位精度的情况下，该方法省去了传统无线定位方案中通过人工采集来构建和更新指纹库的繁琐过程，减少了大量时间和人力的消耗。

本发明授权一种基于移动终端的机场低成本定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于移动终端的机场低成本定位方法，具体步骤如下，其特征在于： 步骤1，定位信息获取：定位信息获取过程包括使用基于激光SLAM的移动机器小车对航站楼环境进行建图；对航站楼室内区域进行划分，使用移动机器小车对环境参考点进行遍历；采集各个参考点处的多源定位信息构建原始指纹数据库； 步骤2，定位模型建立：定位模型建立过程包括对原始数据指纹库进行预处理，筛选出可用于模型建立的指纹库；对处理后的指纹库进行多特征自适应聚类以减小在线定位时数据匹配的工作量和增大定位结果的精确度；对各个聚类子集数据进行模型训练，得到最终的坐标预测模型； 所述步骤2具体如下； 步骤2.1，对原始多源数据指纹库进行预处理，筛选出可用于模型建立的数据指纹库； 步骤2.2，对处理后的数据指纹库提取多维特征进行多特征自适应的k-means聚类； 所述步骤2.2具体如下，首先，根据航站楼划分的区域进行初始点选取，根据指纹库数据中的相对坐标特征进行初始聚类中心确定，将每个区域的中心点位置选择为初始聚类中心；接着，根据采集到的指纹库按照WIFI信号强度特征和磁场强度特征进行多特征自适应聚类：设定初始的动态自适应权重为12，计算每个样本到各个初始聚类中心的欧式距离，按照最小距离分配标签的原则，给所有的样本进行分类，接着，对于每一个类，重新计算簇质心的值，多特征自适应聚类的目标函数为： ； 式中：为自适应权重，根据该权重自适应调整两个视角计算出来的中心的权重值，为样本的WIFI视角下的向量；为样本的在磁力信息视角下的向量；为数据在WIFI视角下的聚类中心向量，为数据在磁力信息视角下的聚类中心向量； 其中，聚类中心通过下式进行更新： ； 其动态自适应权重将视为一个聚类过程中的参数，通过交叉验证来确定其最优的取值； 步骤2.3，对划分后的各个区域数据进行模型训练，得到最终的坐标预测模型； 步骤3，定位模型更新：定位模型更新过程是指当航站楼某个区域受布局影响环境发生重大改变时，利用移动终端进行少量数据点采集得到信号集，输入该区域的坐标预测模型后和真实坐标结果进行比对得到误差数据集；接着将采集到的信号集和误差数据集共同作为校正数据集采用集成评估器进行训练得到误差校正模型，用于校正定位结果。

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