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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于知识蒸馏的导航定位异常信号检测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：CN116956136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310934755.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于知识蒸馏的导航定位异常信号检测方法及系统是由孙源设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识蒸馏的导航定位异常信号检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开基于知识蒸馏的导航定位异常信号检测方法及系统，涉及卫星导航领域；所述方法包括：构建未训练的新场景导航异常信号检测模型和训练好的原场景导航异常信号检测模型；根据训练样本数据中的输入特征和训练好的原场景导航异常信号检测模型采用知识蒸馏损失函数对未训练的新场景导航异常信号检测模型进行参数调整，得到第一次训练的新场景导航异常信号检测模型；根据训练样本数据采用多任务损失函数对第一次训练的新场景导航异常信号检测模型的参数进行迭代更新，得到训练好的新场景导航异常信号检测模型；将待检测特征量输入至训练好的新场景导航异常信号检测模型，得到检测结果。本发明提高模型在不同场景上的导航定位异常信号检测效果。

本发明授权基于知识蒸馏的导航定位异常信号检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识蒸馏的导航定位异常信号检测方法，其特征在于，所述方法包括： 构建未训练的新场景导航异常信号检测模型和训练好的原场景导航异常信号检测模型； 获取训练样本数据；所述训练样本数据中的输入特征为基于新场景导航信号观测量样本处理获得的样本特征量，所述训练样本数据中的输出特征为新场景导航信号观测量是否异常的标注结果；具体地特征包括：观测伪距、信噪比、卫星在ECEF坐标系下的三维坐标位置、俯仰角、伪距残差和伪距变化率； 根据训练样本数据中的输入特征和训练好的原场景导航异常信号检测模型采用知识蒸馏损失函数对未训练的新场景导航异常信号检测模型进行参数调整，得到第一次训练的新场景导航异常信号检测模型，具体包括： 将训练样本数据中的输入特征输入至训练好的原场景导航异常信号检测模型，得到第一输出结果； 将训练样本数据中的输入特征输入至未训练的新场景导航异常信号检测模型，得到第二输出结果； 采用知识蒸馏损失函数计算所述第一输出结果和所述第二输出结果的相似度； 判断所述相似度是否大于相似度阈值，获得判断结果； 若所述判断结果为是，则输出未训练的新场景导航异常信号检测模型作为第一次训练的新场景导航异常信号检测模型； 若所述判断结果为否，则对未训练的新场景导航异常信号检测模型进行参数调整，返回将训练样本数据中的输入特征输入至未训练的新场景导航异常信号检测模型，得到第二输出结果的步骤； 根据所述训练样本数据采用多任务损失函数对第一次训练的新场景导航异常信号检测模型的参数进行迭代更新，得到训练好的新场景导航异常信号检测模型； 获取待检测的新场景导航信号观测量，并进行计算获得待检测特征量； 将所述待检测特征量输入至训练好的新场景导航异常信号检测模型，得到检测结果。

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