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龙图腾网恭喜中国电子科技集团公司第五十四研究所申请的专利基于温度补偿与支持向量回归的室内气压高度估计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：CN119354143B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411910252.8，技术领域涉及：G01C5/06；该发明授权基于温度补偿与支持向量回归的室内气压高度估计方法是由毕京学;蔚保国;黄璐;辛会广;张衡;张云龙;李雅宁;王新龙;程建强;刘世源设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于温度补偿与支持向量回归的室内气压高度估计方法在说明书摘要公布了：本发明属于室内高度估计技术领域，公开了基于温度补偿与支持向量回归的室内气压高度估计方法，包括以下步骤：利用移动端设备获取待测点与基准点的气压及温度数据；利用移动平均滤波对数据进行平滑处理；基于基准点和待测点的实测温度补偿气压构建温度补偿气压模型；利用温度补偿后的气压值构建支持向量回归气压模型；对压高公式进行修正构建气压测高修正模型。本发明采用上述基于温度补偿与支持向量回归的室内气压高度估计方法，使用温度补偿等多种数据修正方法相结合的方式对气压数据进行改正，构建温度补偿与支持向量回归气压模型，很好应对室内动态多变环境对气压的影响，提高气压及高度估计精度，弥补了室内温度与气压变化相关联的研究空白。

本发明授权基于温度补偿与支持向量回归的室内气压高度估计方法在权利要求书中公布了：1.基于温度补偿与支持向量回归的室内气压高度估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、利用内置气压计和温度传感器的移动端设备对待测点与基准点处的气压及温度进行测量，获取待测点与基准点处的气压及温度数据；基准点处设备以广播的形式播发基准点处的实时温度和气压值，移动端设备同步所处位置的采集温度和气压值，并接收基准点处广播的温度和气压值；其中，基准点处设备是一个集成蓝牙、温度传感器和气压传感器的设备，以频率向外播发温度和气压；步骤S2、利用移动平均滤波对所采集的气压及温度数据进行平滑处理，具体过程如下：步骤S21、基于移动平均滤波，通过选定一个固定的窗口大小，从第一组数据起，按照顺序选取窗口大小的数据量，对其进行均值计算，将均值覆盖于当前样本值，以此类推，将窗口依次向后平移，对窗口内的样本取平均值后覆盖当前样本值；步骤S22、对采集的气压及温度数据进行滤波处理，有效对气压及温度数据进行平滑处理，降低噪声造成的测量误差，保持样本的主要特征，使整体具有连续性；步骤S3、基于基准点和待测点的实测温度补偿气压值，构建温度补偿气压模型，如下所示： （1）；其中，P为修正后的气压值，为平滑处理过后的气压值，为待测点温度值，是海平面标准大气温度，记作288.15K，a、b为模型改正参数，分别表示模型的斜率和斜距；步骤S4、利用温度补偿后的气压值，构建支持向量回归气压模型，具体过程如下：步骤S41、对输入和输出气压值数据进行非线性建模，在高维特征空间中构造一个超平面，建立输入和输出变量间的关系，如下所示： （2）；其中，为回归模型；为回归参数向量，为的转置；函数为非线性回归中对样本在高维空间中的非线性映射；为偏置；步骤S42、基于支持向量回归模型构造一个宽度的区间，当训练样本位于区间内时，表示预测结果是准确的，而不考虑损失，确保模型的鲁棒性；根据损失最小原理，将支持向量机问题转化为以下形式： （3）；其中，为正则化常数；为样本个数；为模型值；为实际值；为不敏感损失函数，当训练样本落入间隔带内时该值为0，否则计入损失；损失计算公式如下所示： （4）；步骤S43、引入非负乘子，，采用拉格朗日乘子法求解原始问题的对偶问题，为保证原始问题及对偶问题的等价性，需满足KKT条件，可得对偶问题为： （5）；其中，为核函数；约束条件，如下所示： （6）；步骤S44、求解上述问题，获得支持向量回归问题解的形式，如下所示： （7）；步骤S5、基于当地重力加速度和平均温度，对压高公式进行修正，构建气压测高修正模型，具体过程如下：步骤S51、利用赫尔默特公式计算当地重力加速度，从而提高结果的准确性，即重力加速度修正公式如下： （8）；其中，g为重力加速度；是当地大地纬度，单位为度；由公式（8）可知，当地的重力加速度g由当地纬度所决定，且与大地纬度呈非线性关系；步骤S52、利用待测点与基准点间的平均温度结合修正后的重力加速度，对压高公式进行修正，构建气压测高修正模型，如下所示： （9）；其中，h为待测点高程，为基准点水平高度，为干燥环境下空气的气体常数，大小为287Jkg·K，是待测点与基准点之间的平均温度，为基准点位置的水平气压，P为待测点的水平气压。

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