【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及卫星信号处理，尤其是一种周跳信号生成方法、系统、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着导航技术的不断发展，人们对于定位的精度要求不断提高。在卫星导航的过程中，卫星数据的预处理对于定位的可靠性与精确性尤其重要。其中，正确且高效的周跳探测和修复也是高精度全球卫星导航系统数据处理中的一个关键问题。利用深度学习进行周跳探测具有足够的鲁棒性，且经过针对训练后可以具有对小周跳和不敏感周跳对的探测能力。
2、但是，进行深度学习的神经网络构建往往需要大量的数据进行训练，且对于数据的质量具有较高的要求，研究人员较难分辨是否所有数据中的周跳都被探测或清洗，数据的质量难以保证；且由于周跳的产生具有一定的不确定性，因此较难保证数据的一致性，这为数据集的构建增添了许多难度。综合上述，相关技术中存在的技术问题亟需得到解决。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例提供一种周跳信号生成方法、系统、电子设备及存储介质，以提高数据集的构建效率。
2、一方面，本专利技术提供了一种周跳信号生成方法，所述方法包括：
3、获取载波相位数据；
4、对所述载波相位数据进行预处理，得到预处理数据；
5、对所述预处理数据进行小波分解处理，得到低频信号和第一高频信号；
6、根据预设的周跳值对所述第一高频信号进行奇异值插值处理，得到第二高频信号；
7、根据时变序列生成式对抗网络对所述第二高频信号进行构建处理，得到第三高频信号；>
8、将所述第三高频信号和所述低频信号进行合成重构处理，生成周跳信号。
9、可选地，所述对所述载波相位数据进行预处理，得到预处理数据，包括：
10、根据预设阈值对所述载波相位数据进行筛选处理，得到筛选数据；
11、对所述筛选数据进行周跳修复处理，得到修复数据；
12、对所述修复数据进行一致性处理，得到预处理数据。
13、可选地，所述对所述预处理数据进行小波分解处理，得到低频信号和第一高频信号，包括：
14、根据所述预处理数据对小波函数进行选取处理，得到正双交小波函数；
15、根据所述正双交小波函数对所述预处理数据进行分解处理，得到低频信号和第一高频信号。
16、可选地，所述根据预设的周跳值对所述第一高频信号进行奇异值插值处理，得到第二高频信号，包括：
17、获取待添加周跳的第一历元；
18、根据预设的周跳值对所述第一高频信号中的第二历元的值进行调整处理，得到第二高频信号，所述第二历元的值为所述第一历元的值的一半。
19、可选地，所述根据时变序列生成式对抗网络对所述第二高频信号进行构建处理，得到第三高频信号，包括：
20、对所述第二高频信号进行提取处理，得到训练数据集；
21、将所述训练数据集输入所述时变序列生成式对抗网络进行数据生成处理，得到第三高频信号；所述时变序列生成式对抗网络包括生成器、鉴别器、嵌入网络和恢复网络。
22、可选地，所述对所述第二高频信号进行提取处理，得到训练数据集，包括：
23、对所述第二高频信号进行提取组成处理，得到第一数据集；
24、对所述第一数据集进行时序翻转处理，并按照时间倒序进行排列，得到第二数据集；
25、对所述第二数据集进行归一化处理，得到第三数据集；
26、根据预设序列长度对所述第三数据集中的数据进行切分处理，再对切分后的数据进行随机排列，得到训练数据集。
27、可选地，所述将所述训练数据集输入所述时变序列生成式对抗网络进行数据生成处理，得到第三高频信号，包括：
28、获取随机噪声向量；
29、将所述训练数据集输入到所述嵌入网络和所述恢复网络中进行训练；
30、将所述随机噪声向量输入到所述生成器和所述鉴别器中进行训练；
31、基于全局优化损失函数对所述时变序列生成式对抗网络进行训练，生成第三高频信号。
32、另一方面，本专利技术实施例还提供了一种周跳信号生成系统，包括：
33、第一模块，用于获取载波相位数据；
34、第二模块，用于对所述载波相位数据进行预处理，得到预处理数据；
35、第三模块，用于对所述预处理数据进行小波分解处理，得到低频信号和第一高频信号；
36、第四模块，用于根据预设的周跳值对所述第一高频信号进行奇异值插值处理，得到第二高频信号；
37、第五模块，用于根据时变序列生成式对抗网络对所述第二高频信号进行构建处理，得到第三高频信号；
38、第六模块，用于将所述第三高频信号和所述低频信号进行合成重构处理，生成周跳信号。
39、另一方面，本专利技术实施例还公开了一种电子设备，包括处理器以及存储器；
40、所述存储器用于存储程序；
41、所述处理器执行所述程序实现如前面所述的方法。
42、另一方面，本专利技术实施例还公开了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如前面所述的方法。
43、另一方面，本专利技术实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行前面的方法。
44、本专利技术采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：本专利技术通过对所述预处理数据进行小波分解处理，得到低频信号和第一高频信号，通过小波变换对数据进行分解和重构，能够提高周跳信号的定位精度；另外，本专利技术还根据时变序列生成式对抗网络对所述第二高频信号进行构建处理，得到第三高频信号；能够利用对抗网络学习数据分布的能力生成与真实周跳信号相似的合成信号，扩大了周跳检测领域的数据集，提高了数据集构建效率。
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1.一种周跳信号生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述载波相位数据进行预处理，得到预处理数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述预处理数据进行小波分解处理，得到低频信号和第一高频信号，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的周跳值对所述第一高频信号进行奇异值插值处理，得到第二高频信号，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据时变序列生成式对抗网络对所述第二高频信号进行构建处理，得到第三高频信号，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述第二高频信号进行提取处理，得到训练数据集，包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述训练数据集输入所述时变序列生成式对抗网络进行数据生成处理，得到第三高频信号，包括：
8.一种周跳信号生成系统，其特征在于，所述系统包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器；
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...【技术特征摘要】
1.一种周跳信号生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述载波相位数据进行预处理，得到预处理数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述预处理数据进行小波分解处理，得到低频信号和第一高频信号，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的周跳值对所述第一高频信号进行奇异值插值处理，得到第二高频信号，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据时变序列生成式对抗网络对所述第二高频信号进行构建处理，得到第三高频信号...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱祥维，王尚洋，欧阳明俊，王雷，袁雪林，戴志强，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：
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