摘要
本发明提供一种基于NLOS识别的单北斗终端精密单点定位增强方法,包括获取多个位置或场景的卫星GNSS测量数据并构建卫星天空图;构建基于图神经网络的NLOS信号识别模型;通过NLOS信号识别模型识别卫星天空图的卫星信号分类结果;基于卫星信号分类结果构建随机模型;根据GNSS精密星历、精密钟差、差分码偏差、以及GNSS测量数据和星历数据计算用户的位置。本发明能够提高GNSS卫星定位在城市复杂环境地区的精密单点定位精度、NLOS信号在不同时间和地点数据集上的泛化能力;本发明根据识别的出来的信号分配一个合适的随机模型,最后使用该随机模型来计算用户的位置,以此来提高城市复杂环境下GNSS卫星定位精度。
技术关键词
精密单点定位
北斗终端
信号识别模型
节点特征
精密钟差
星历数据
GNSS卫星定位
电离层延迟误差
卫星定位精度
观测噪声
天线相位中心
非线性
适配器
多头注意力机制
矩阵
伪距
接收机
多路径
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学科知识图谱
卷积神经网络模型
样本
关系抽取算法
节点特征
多任务深度学习
多任务损失函数
注意力机制
图像
检测损失
建筑结构构件
建筑构件
异构
布置设计方法
神经网络模型
时序神经网络
文本
序列特征
多模态特征融合
门控循环单元