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龙图腾网获悉华东师范大学;中国联合网络通信有限公司上海市分公司申请的专利基于经验模态分解和空间自回归神经网络的室内定位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：CN115866517B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202211580486.1，技术领域涉及：H04W4/02；该发明授权基于经验模态分解和空间自回归神经网络的室内定位系统是由姚勇俊;赵一民;蒋振伟;汪保友;赵昆;郑正奇;马迪锋设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于经验模态分解和空间自回归神经网络的室内定位系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于经验模态分解和空间自回归神经网络的室内定位系统，旨在解决传统超宽带室内定位在定位精度和可靠性不足的问题。该系统由基站、标签、后台服务器和数据处理终端构成。基站标签之间通过超宽带信号进行测距，标签将定位数据发送到服务器，然后经过数据处理终端处理得到实时定位结果。定位误差主要来源于室内信号的多径效应，针对这一误差使用经验模态分解降低信号中的噪声，然后利用空间自回归神经网络对多径效应建模，用其补偿多径误差，最后解算求出标签的准确位置。本发明与现有设备相比具有更高的定位精度和鲁棒性，系统组网搭建容易，移植性强，设备简便，易于推广，在环境复杂的室内定位场景中具有较大优势和商业前景。

本发明授权基于经验模态分解和空间自回归神经网络的室内定位系统在权利要求书中公布了：1.一种基于经验模态分解和空间自回归神经网络的室内定位系统，其特征在于，该系统包括主基站、从基站、交换机、定位标签、后台服务器和数据处理终端，所述主基站、从基站为数个；所述交换机与主基站、从基站和后台服务器用光纤有线连接，后台服务器与数据处理终端用光纤有线连接，定位标签与主基站、从基站以无线方式传输信号；实现室内定位过程具体包括以下步骤： 步骤1：样本采集 将室内场地划分为网格区域，采集网格的交点处的TWRTwo-Way-Ranging，双向测距数据作为训练空间自回归神经网络的先验数据信息； 步骤2：训练模型 对采集到的TWR数据进行处理，得到符合网络输入的数据格式，调节网络训练参数，训练得到最优模型； 步骤3：经验模态分解滤波 定位标签使用超宽带信号与基站进行通信，进行TWR测距，标签在得到与各个基站的距离之后，将TWR数据通过蓝牙GATT协议发送到后台服务器端，利用经验模态分解算法滤除TWR数据的噪声； 步骤4：模型应用 使用牛顿迭代算法求解出初步的标签坐标，通过空间自回归神经网络，修正得到的TWR数据； 步骤5：坐标解算 利用牛顿迭代算法和修正后的TWR数据求解出标签的坐标，即为准确的标签坐标。

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