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龙图腾网获悉西南交通大学;中国电子科技集团公司第十研究所申请的专利GNSS阵列张量建模的广义Schur分解时延估计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：CN116184451B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202211682367.7，技术领域涉及：G01S19/37；该发明授权GNSS阵列张量建模的广义Schur分解时延估计方法是由李阳;黄显林;邹喜华;潘炜;闫连山;李涛设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本GNSS阵列张量建模的广义Schur分解时延估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种GNSS阵列张量建模的广义Schur分解时延估计方法，具体为：首先计算信号张量的HOSVD，压缩核心张量以及奇异矩阵，将核心张量的两个正面切片广义Schur分解，再将核心张量正面切片矩阵上三角化；采用LSKRF来分解矩阵，求解因子矩阵，接下来利用因子矩阵找出对应的LOS信号成分；再根据信号张量的结构，计算信号的振幅；进行插值获得相关器和LOS信号的相关后插值函数，根据插值函数峰值搜索估计LOS时延。本发明实现了GNSS信号高精度低计算复杂度的时延估计，具有更高的鲁棒性和更低的计算复杂度。

本发明授权GNSS阵列张量建模的广义Schur分解时延估计方法在权利要求书中公布了：1.一种GNSS阵列张量建模的广义Schur分解时延估计方法，其特征在于，具体为： 在M个天线处接收的复基带信号输出响应表示为张量模型： 式中，是K个时间段的复振幅，是L个信号的伪随机二进制序列采样，其中，对应于卫星号为d，时间延迟为的伪随机二进制序列采样，L1,L2,...,LD分别为第1,2,...,D颗星所产生的信号数，Ld包括1个LOS信号和Ld-1个NLOS信号，为导向矩阵，是方位角为φl对应天线阵列的导向矢量，是高斯白噪声张量； 数据的张量模型有三个维度，其中第一维和第二维是时间维度，第三维是空间维度；第一维度为采样的时间段，大小为K；第二维度为每个时间段的N个采样点；第三维度对应于空间上阵列的M个天线； 接收机配备相关器组从不同卫星信号中分离出想要接收的卫星信号，并且分离出LOS信号和NLOS多径分量；假设相关器抽头数为R，相关器表示为： 其中，cd[κr]表示卫星号为d时延为κr的伪随机二进制序列采样； 将Rd奇异值分解得到代替Rd；相关后张量数据模型表示为： 其中，是中第d颗卫星的Ld个信号的复振幅，是中对应第d颗卫星Ld个信号的阵列导向矩阵；是相关后的高斯白噪声，是其他卫星信号的多径干扰张量；相关后数据张量也有三个维度：第一个维度是采样的时间段，其大小为K，第二个维度是采样信号与相关器组相关后的输出，其大小为R，第三个维度对应于空间上阵列的M个天线； 对信号模型进行HOSVD低秩近似，信号模型表示为： 其中，为截断的核心张量，和为张量分解截断的因子矩阵；结合张量数据模型3和式子4，有以下式子成立： 存在一个可逆矩阵使下式成立； ΓT＝U1T17 将数据模型分别进行模2和模3展开，分析可得：存在可逆矩阵和使得下式成立： A＝U3T39 由式5、6和式7、8、9联立可得核心张量S表示为： 对于核心张量S而言，存在酉矩阵和使得： 同时为上三角矩阵，其中矩阵Q和Z分别为矩阵束分解的酉矩阵；定义数据张量： 此时和被上三角化，并且正面切片表示为： 其中，表示对角元素为T3第r行元素其余元素为0的矩阵，r＝1,...,Ld；ZTT2-T看作矩阵束的广义特征向量，通过列向量排序，ZTT2-T也是上三角矩阵，相应的ZTT2为下三角矩阵；由式13推出QT1也为上三角矩阵，因此有以下式子成立： 将式14得到的矩阵带入式9得： 接着，将数据张量按照模3展开，并且与相乘得： 矩阵F是矩阵和ΓT的Khatri-Rao乘积结果，采用LSKRF来分解矩阵，求解因子矩阵和接下来利用因子矩阵找出对应的LOS信号的成分；采用最大信号功率的方法来选取LOS信号，将所有因子矩阵单位化： 定义矩阵X： 其中根据信号张量的结构，计算信号的振幅大小： 最后选出LOS成分： v:,ld是ld对应的振幅； 乘ΣVH矩阵恢复出原始数据信号： 其中，q表示相关器的每个抽头和LOS信号的相关值大小；将向量q进行插值，获得相关器和LOS信号的相关后插值函数Fτ，最后利用Fτ估计LOS时延： 至此，时延估计全部完成。

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西南交通大学;中国电子科技集团公司第十研究所，其通讯地址为：610031 四川省成都市金牛区二环路北一段111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”。

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