En el posicionamiento de Banda Ultra Ancha (UWB), las señales inalámbricas están sujetas a propagación fuera de la línea de visión (NLOS) debido a obstrucciones por obstáculos, lo que conduce a errores en la estimación de distancias y posicionamiento. Cómo identificar de manera precisa y eficiente las rutas de propagación en línea de visión (LOS) y NLOS es una tarea clave de investigación en los sistemas de posicionamiento UWB. Al integrar de manera efectiva las características de las secuencias de respuesta al impulso del canal global (CIR) y las características estadísticas en el dominio del tiempo, se propone un Transformer de fusión de características de doble rama (DBFF-Transformer) para la identificación de rutas NLOS. En primer lugar, los datos originales de la secuencia CIR se procesan utilizando el Transformer para aprender las relaciones de características globales dentro de los datos. En segundo lugar, se extraen cuatro características clave en el dominio del tiempo de la secuencia CIR: la relación de energía de la primera ruta, la dispersión del tiempo de retardo cuadrático medio, la curtosis y la diferencia de fase. Finalmente, al integrar las características de la secuencia y las características en el dominio del tiempo, las dos ramas de características se fusionan a través de una red completamente conectada. El método propuesto se evalúa en dos escenarios interiores típicos a partir de los últimos conjuntos de datos de código abierto del proyecto eWINE. El experimento de ablación demuestra que la fusión de las características de la secuencia y las características en el dominio del tiempo de la secuencia CIR puede mejorar efectivamente la precisión de identificación NLOS. La precisión de identificación en los dos escenarios experimentales es del 95.9% y 95.7%, con puntuaciones F1 del 97.2% y 97.1% y un Recall del 97.4% y 96.4%, respectivamente. El análisis comparativo del DBFF-Transformer con los modelos de referencia de última generación demuestra una superioridad en precisión y robustez, lo que puede proporcionar una solución novedosa para la identificación NLOS en el posicionamiento interior UWB.