广东工业大学谢胜利获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于NLOS识别的单北斗终端精密单点定位增强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:CN119846672B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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:202510059843.7,技术领域涉及:G01S19/37;该发明授权基于NLOS识别的单北斗终端精密单点定位增强方法是由谢胜利;王千明;李珍妮;曾昆赣;周振欣;谢侃设计研发完成,并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于NLOS识别的单北斗终端精密单点定位增强方法在说明书摘要公布了:本发明提供一种基于NLOS识别的单北斗终端精密单点定位增强方法,包括获取多个位置或场景的卫星GNSS测量数据并构建卫星天空图;构建基于图神经网络的NLOS信号识别模型;通过NLOS信号识别模型识别卫星天空图的卫星信号分类结果;基于卫星信号分类结果构建随机模型;根据GNSS精密星历、精密钟差、差分码偏差、以及GNSS测量数据和星历数据计算用户的位置。本发明能够提高GNSS卫星定位在城市复杂环境地区的精密单点定位精度、NLOS信号在不同时间和地点数据集上的泛化能力;本发明根据识别的出来的信号分配一个合适的随机模型,最后使用该随机模型来计算用户的位置,以此来提高城市复杂环境下GNSS卫星定位精度。
本发明授权基于NLOS识别的单北斗终端精密单点定位增强方法在权利要求书中公布了:1.基于NLOS识别的单北斗终端精密单点定位增强方法,其特征在于,包括如下步骤: S1、获取多个位置或场景的卫星GNSS测量数据和星历数据、以及当前位置的天空图; S2、基于步骤S1中获取的卫星数据构建卫星天空图; S3、构建基于图神经网络的NLOS信号识别模型;并通过预训练的NLOS信号识别模型对卫星天空图进行识别,得到卫星信号分类结果; 其中,所述的基于图神经网络的NLOS信号识别模型包括多层图注意力-稀疏适配层和分类器,所述的图注意力-稀疏适配层通过多头注意力机制计算卫星节点间的注意力权重,捕获节点间复杂非线性关系,更新卫星特征,并通过分类器输出卫星为NLOS的概率; S4、基于卫星信号分类结果构建随机模型,通过将单个历元的所有卫星输入随机模型中得到每颗卫星的伪距和相位观测值的方差; S5、根据GNSS精密星历、精密钟差、差分码偏差、以及GNSS测量数据和星历数据计算用户的位置。
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