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龙图腾网获悉宁波大学申请的专利一种基于残差神经网络的RIS辅助室内指纹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：CN120166526B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510650024.X，技术领域涉及：H04W64/00；该发明授权一种基于残差神经网络的RIS辅助室内指纹定位方法是由蒙海芬;陈华;郭炎炎;余宙;方嘉雄;朱明红;刘尉悦设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于残差神经网络的RIS辅助室内指纹定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于残差神经网络的RIS辅助室内指纹定位方法，适用于RIS辅助的下行多径传输SISO毫米波定位系统，该系统包括基站、RIS和用户；该方法通过以下步骤实现：定义用户的接收信号矩阵，包含基站、RIS、用户和散射体的三维位置；对用户的接收信号矩阵进行归一化，得到实值矩阵作为样本；在室内环境中调整用户的三维位置，记录真实三维位置作为标签，构建数据集并分为训练集和验证集；利用训练集对残差神经网络进行离线训练，优化网络参数并保存最优权重；在实际定位场景中，将实时接收信号矩阵处理后输入训练好的模型，输出用户的预测三维位置；本发明结合RIS和残差神经网络，提高了室内定位的精度和鲁棒性，并实现了快速定位。

本发明授权一种基于残差神经网络的RIS辅助室内指纹定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于残差神经网络的RIS辅助室内指纹定位方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：定义时隙t时用户在第n个子载波上接收到的信号为yn,t；然后将TU个时隙用户在N个子载波上接收到的信号组成的矩阵作为用户的接收信号矩阵YU，YU中包含有基站、RIS、用户、散射体的三维位置；其中，n=1,2,…,N，N表示子载波总数，t=1,2,…,TU，TU表示时隙总数，YU的维度为N×TU； 所述步骤1中，，其中，T表示转置运算，hBRn表示基站-RIS链路在第n个子载波的信道，diag表示构建对角矩阵，wt表示时隙t时RIS的相移向量，hRUn表示RIS-用户链路在第n个子载波的信道，stn表示时隙t时基站在第n个子载波上传输的信号，ztn表示yn,t中的零均值加性高斯噪声； 所述基站-RIS链路在第n个子载波的信道hBRn建模为，所述RIS-用户链路在第n个子载波的信道hRUn建模为，其中，αBR表示基站-RIS链路中的视距路径的复增益，j为虚部表示，表示基站-RIS链路中的视距路径的到达时间差，△f表示OFDM信号的子载波频率间距，PB表示基站的三维位置，s=0,1,2,…,Ns，Ns表示RIS-用户链路中的非视距路径数量，s=0时αRU,s表示RIS-用户链路中的视距路径的复增益，s=1,2,…,Ns时αRU,s表示RIS-用户链路中的第s条非视距路径的复增益，s=0时表示RIS-用户链路中的视距路径的到达时间差，s=1,2,…,Ns时表示RIS-用户链路中的第s条非视距路径的到达时间差，s=0时Ps=P0，P0表示用户的三维位置，s=1,2,…,Ns时Ps表示RIS-用户链路中的第s条非视距路径上的散射体的三维位置，ePB表示基站-RIS链路中的视距路径中RIS的导向矢量，s=0时ePs表示RIS-用户链路中的视距路径中RIS的导向矢量，s=1,2,…,Ns时ePs表示RIS-用户链路中的第s条非视距路径中RIS的导向矢量； 步骤2：将YU作为原始指纹数据；然后对原始指纹数据的实部和虚部进行归一化处理，得到一个实值矩阵V，其中，V的维度为2×N×TU，第一维度表示通道数，第一通道为原始指纹数据的实部经归一化处理得到，第二通道为原始指纹数据的虚部经归一化处理得到； 所述步骤2中，第一通道V1,:,:为，第二通道V2,:,:为，其中，Re｛｝表示取实部，Im｛｝表示取虚部，表示向量或矩阵的二范数运算； 步骤3：在室内环境范围内，调整用户的三维位置，同时记录每次调整后用户的真实三维位置，并作为标签；然后按照步骤1和步骤2的过程，以相同的方式获取每次调整后对应得到的实值矩阵，并作为样本；再将多次调整后对应得到的样本和标签构成数据集；之后将数据集划分为训练集和验证集； 步骤4：使用训练集对残差神经网络进行离线训练，通过反向传播算法迭代优化网络参数；同时利用验证集监控训练过程，评估网络性能；在训练结束后保存验证集指标最优的网络权重，得到训练好的残差神经网络模型； 步骤5：在近场室内定位场景中进行在线测试，将实时获得的用户的接收信号矩阵按照步骤2的过程获取对应的实值矩阵，并作为测试样本；然后将测试样本输入到训练好的残差神经网络模型中，输出用户的预测三维位置。

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