买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

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一种基于深度学习的GNSS抗干扰闭环相位自校正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：CN121454558B 。

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：202610018723.7，技术领域涉及：G01S19/21；该发明授权一种基于深度学习的GNSS抗干扰闭环相位自校正方法是由贾琳;孟宪伟;潘琼玉;张海滨;王四建;汪浩东;龙婷玉;唐佳琪设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的GNSS抗干扰闭环相位自校正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的GNSS抗干扰闭环相位自校正方法，涉及卫星导航与人工智能技术领域，通过阵列天线与空时自适应处理获取抗干扰后的阵列输出信号及权重信息；提取载噪比、权重相位特征以及历史定位质量，构建深度学习特征向量；利用多层感知机模型推理阵元级相位校正基准量，并结合相位误差分层建模、快变扰动预测和权重敏感度估计，实现对阵列输出信号的精确相位补偿；在RTK定位解算中引入抗干扰感知的观测协方差动态缩放机制；通过定位质量评价结果触发在线学习与模型更新，使系统具备自适应进化能力。本发明能够显著提升强干扰条件下GNSS载波相位质量与定位精度，实现抗干扰处理与高精度定位的深度融合，具有重要工程应用价值。

本发明授权一种基于深度学习的GNSS抗干扰闭环相位自校正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的GNSS抗干扰闭环相位自校正方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取阵列天线各阵元的复基带信号，并利用空时自适应处理抗干扰算法，得到抗干扰阵列输出信号向量与抗干扰权重向量；其中，下标表示历元即时间点； S2、构建信号质量特征向量，并提取抗干扰权重相位特征向量和历史定位质量特征向量，将特征向量拼接，获得深度学习模型的输入特征向量； S3，将输入特征向量输入深度学习模型，得到相位校正基准向量； S4，将实测相位残差分解，得到相位慢变偏置量和相位快变漂移量，并通过最近w个历元的相位快变漂移量进行预测，得到相位快变漂移预测量； S5、基于相位校正基准向量、相位慢变偏置量及相位快变漂移预测量，得到相位补偿向量，用于对抗干扰阵列输出信号向量施加相位校正，得到相位校正后的阵列输出信号向量； S6，基于相位校正后的阵列输出信号向量进行RTK定位解算，得到定位结果与定位质量指标； S7，根据模糊度固定率与相位噪声指标进行置信度判断，根据定位质量指标进行质量评价，选择置信度符合设定条件的数据作为样本对，在定位质量符合设定条件时对深度学习模型进行在线学习。

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中国科学院合肥物质科学研究院，其通讯地址为：230031 安徽省合肥市蜀山区蜀山湖路350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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。