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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利基于神经网络并融合气象数据与卫星星历的单点定位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：CN121142579B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511236325.4，技术领域涉及：G01S19/37；该发明授权基于神经网络并融合气象数据与卫星星历的单点定位方法是由孟宪伟;许阳洋;贾琳;鲁一行;申奥;潘琼玉;龙婷玉设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络并融合气象数据与卫星星历的单点定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于神经网络并融合气象数据与卫星星历的单点定位方法，涉及卫星导航与人工智能交叉技术领域，针对全球导航卫星系统单点定位受对流层延迟制约、传统分步解算架构误差累积等问题，本发明融合气象数据与卫星星历数据，构建神经网络架构，气象分支提取温度、气压、湿度与卫星仰角及方位角的关联特征，星历分支提取卫星星历数据的内在特征，注意力融合层用于对两个分支的输出特征进行动态加权融合，输出层对融合特征回归输出用户三维坐标及接收机钟差，神经网络训练过程中嵌入大气物理约束保障网络输出结果符合大气物理规律。本发明方法突破传统分步流程，消除误差累积，实现动态大气环境下亚米级定位精度，为高精度单点定位提供新方案。

本发明授权基于神经网络并融合气象数据与卫星星历的单点定位方法在权利要求书中公布了：1.基于神经网络并融合气象数据与卫星星历的单点定位方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，在单点定位终端集成气象传感器，用于实时采集气象数据，包括温度T，气压P，湿度RH；所述单点定位终端同时获取卫星星历数据，包括卫星坐标、钟差、伪距观测值、卫星仰角及方位角；对气象数据和卫星星历数据进行同步处理，合并气象数据和卫星星历数据，构建时空联合特征张量； S2，设计神经网络；网络架构采用双分支物理约束设计，包括气象分支、星历分支、注意力融合层、输出层；其中，神经网络的输入为时空联合特征张量；气象分支用于提取温度、气压、湿度与卫星仰角及方位角的关联特征；星历分支用于编码卫星空间构型与钟差特性，提取卫星星历数据的内在特征；注意力融合层用于对两个分支的输出特征进行动态加权融合；输出层用于对注意力融合层输出的融合特征进行回归，输出用户三维坐标及接收机钟差； S3，训练神经网络，训练过程中嵌入大气物理约束，以确保输出结果符合大气物理规律，训练后的神经网络用于进行单点定位； 步骤S3中，所述大气物理约束通过损失函数实现，以确保输出结果符合气压-高程梯度和温度-高程梯度的大气物理规律； 神经网络训练过程中的总损失函数为： ； 其中，分别为坐标损失、气压-高程梯度损失、温度-高程梯度损失；分别为对应的权重； ； 其中，n为样本数量，为神经网络输出的第i个用户三维坐标，为真实的第i个用户三维坐标； ； 其中，m为相邻样本数量，、为相邻历元输出高程，、为相邻历元校准气压； ； 其中，k为相邻样本数量，、为相邻历元输出高程，、为相邻历元温度。

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