广东工业大学唐健浩获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利复杂多变环境下多模态特征融合的多径信号智能识别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：CN120147803B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510233928.2，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权复杂多变环境下多模态特征融合的多径信号智能识别方法是由唐健浩;李珍妮;孙智育;谢胜利;魏士熠设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本复杂多变环境下多模态特征融合的多径信号智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种复杂多变环境下多模态特征融合的多径信号智能识别方法，该方法包括：获取原始卫星数据并进行裁剪预处理；对原始卫星数据进行图像处理，并生成二维图像数据和三维图像数据，整合得到图像数据集；构建多模态特征融合的深度学习框架，该框架包括特征提取模块和特征融合模块；利用图像数据集和对应时刻的卫星观测值训练该深度学习框架；将实时GNSS基带信号转为图像数据后输入至训练完成的模型，完成信号分类。通过使用本发明，能够在较低信噪比或信号路径高度重叠的条件下实现高精度的信号识别。本发明可广泛应用于信号识别领域。
本发明授权复杂多变环境下多模态特征融合的多径信号智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂多变环境下多模态特征融合的多径信号智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取原始卫星数据并构建多维卫星信号图像数据集； 基于特征提取模块和特征融合模块构建多模态特征融合的深度学习框架； 基于所述多维卫星信号图像数据集和对应时刻的卫星观测值模态，对所述深度学习框架进行训练，得到识别模型； 所述获取原始卫星数据并构建多维卫星信号图像数据集这一步骤，其具体包括： 捕获原始卫星数据； 对所述原始卫星数据进行解算，提取相关性强度、载波频率和码片个数作为三维特征，并生成三维图像数据； 码片个数的计算公式如下： 其中，为码片个数，为信号采样的时间，为单个码片的周期； 对所述原始卫星数据进行处理，将相关性强度转为色彩强弱进行表示，以相关性强度最大峰值的码片个数为中心进行搜索，输出二维图像数据； 为所述三维图像数据和所述二维图像数据分配标签，得到多维卫星图像数据集。
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