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龙图腾网获悉四川九洲北斗导航与位置服务有限公司;成都九洲北斗新时空科技有限公司申请的专利基于深度学习的单北斗卫星信号接收机高精度定位定向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：CN120405723B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510566024.1，技术领域涉及：G01S19/44；该发明授权基于深度学习的单北斗卫星信号接收机高精度定位定向方法及系统是由陈曦;邓先锋;张嘉良;刘恒;肖涛;李雪;吴雨设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的单北斗卫星信号接收机高精度定位定向方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的单北斗卫星信号接收机高精度定位定向方法及系统，所述方法包括：步骤S1：获取基准站原始观测值和流动站原始观测值数据；步骤S2：对获取的数据进行预处理；步骤S3：构建混频单差模型，并利用该模型进行模糊度固定，完成基线解算；步骤S4：实现高精度定位和高精度定向。本发明通过基于深度学习的卫星原始观测数据高质量处理和混频差分模糊度固定技术，消除了城市复杂环境和树木密集等弱信号环境下各类干扰因素的影响，实现了高精度定位和定向、秒级收敛速度，并具有强抗干扰能力。

本发明授权基于深度学习的单北斗卫星信号接收机高精度定位定向方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的单北斗卫星信号接收机高精度定位定向方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： 步骤S1：获取基准站原始观测值和流动站原始观测值数据； 步骤S2：对获取的数据进行预处理；包括采用基于深度学习的质量控制技术对数据进行预处理，所述基于深度学习的质量控制技术包括基于循环神经网络RNN的周跳检测以及基于卷积神经网络CNN的卡方检测； 所述基于RNN的周跳检测包括： 从原始数据中提取残差、信号强度、多普勒频率变化作为循环神经网络RNN的输入；使用标记好的数据训练模型，调整模型参数以最小化预测误差，并使用交叉验证技术来提高模型的泛化能力；利用训练好的模型对新的观测数据进行预测，识别周跳事件；对于识别出的周跳事件，采取修正、剔除或降权处理措施，以保证定位结果的精度； 所述基于CNN的卡方检测包括： 利用卷积神经网络CNN，使用标记好的数据训练模型，训练数据包含符合预期分布的数据和不符合预期分布的数据，实现有效区分两种类型的数据；对不符合卡方分布的数据进行剔除和降权处理； 步骤S3：构建混频单差模型，并利用该模型进行模糊度固定，完成基线解算；所述混频单差模型的构建与解算方法如下： 步骤S31：利用单频卫星、共频卫星和多频卫星的数据构建混频单差模型； 步骤S32：获取序贯滤波浮点解和浮点模糊度； 步骤S33：进行后验质量控制，校验不通过的话剔除观测值； 步骤S34：校验通过的话，进行全集和子集模糊度固定； 步骤S4：实现高精度定位和高精度定向。

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