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龙图腾网恭喜广东工业大学申请的专利基于卷积变换学习模型的非视距信号鉴别方法及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：CN115728799B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202211450849.X，技术领域涉及：G01S19/37；该发明授权基于卷积变换学习模型的非视距信号鉴别方法及系统是由谢俊明;李珍妮;许泽蔚;秦睿设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积变换学习模型的非视距信号鉴别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于卷积变换学习模型的非视距信号鉴别方法及系统，该方法包括：对采集到的卫星信号进行参数预处理，得到输出卫星信号；基于非凸log正则化算子构建卷积变换学习模型；将输出卫星信号输入至卷积变换学习模型进行特征提取，得到卫星信号的稀疏特征；基于支持向量机对卫星信号的稀疏特征进行测试分析，得到视距信号和非视距信号。该系统包括：采集模块、构建模块、提取模块和分类模块。通过使用本发明，能够排除卫星信号中非视距信号对定位性能的影响并进一步提高定位精度。本发明作为基于卷积变换学习模型的非视距信号鉴别方法及系统，可广泛应用于北斗导航卫星定位技术领域。

本发明授权基于卷积变换学习模型的非视距信号鉴别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于卷积变换学习模型的非视距信号鉴别方法，其特征在于，包括以下步骤：对采集到的卫星信号进行参数预处理，得到输出卫星信号；基于非凸log正则化算子构建卷积变换学习模型；将输出卫星信号输入至卷积变换学习模型进行特征提取，得到卫星信号的稀疏特征；基于支持向量机对卫星信号的稀疏特征进行测试分析，得到视距信号和非视距信号；所述对采集到的卫星信号进行参数预处理，得到输出卫星信号这一步骤，其具体包括：通过全球卫星导航系统接收机的相关器进行卫星信号的采集与分解，得到同相通道信号和正交通道信号；将同相通道信号和正交通道信号通过乘法器分别与自身对应的副本信号相乘，得到相关信号；结合相关信号，对同相通道信号和正交通道信号进行平方和计算，得到输出卫星信号；所述同相通道信号和正交通道信号的表达式具体如下所示： 上式中，表示多普勒估计误差，表示相位估计误差，nI、nQ表示两个独立的和同分布的白噪声成分，Ti表示相关集成时间，τ表示传播延迟，I表示同相通道信号，Q表示正交通道信号，M表示与传播延迟误差成正比的相关系数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东工业大学，其通讯地址为：510006 广东省广州市番禺区大学城外环西路100号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。