基于NLOS识别的单北斗终端精密单点定位增强方法技术

本发明专利技术提供一种基于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。本发明专利技术能够提高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；本发明专利技术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。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及卫星定位，尤其是一种基于nlos识别的单北斗终端精密单点定位增强方法。

技术介绍

1、gnss精密单点定位(ppp)是高精度定位中的一种典型的技术手段，其中随机模型是ppp定位的重要部分，对精密单点定位结果影响非常大，目前，随机模型主要是根据经验公式来求得的，但在城市、林荫、立交桥等复杂场景下，gnss卫星信号容易被建筑物、树荫、桥梁等遮挡，导致会接收到非视距(non-line-of-sight，nlos)信号，此时经验公式经常不能准确反映观测值的实际误差水平，从而会影响ppp定位结果。

2、传统方法如使用矢量跟踪算法来减轻nlos信号接收和多径效应的影响，如果nlos信号持续存在，其信号强度可能与直接信号相等，从而影响矢量跟踪算法的有效性。还有一些方法采用三维地图辅助定位技术来识别nlos信号，该方法会大幅增加成本且通用性较差。

3、近年来，基于机器学习的方法已经被广泛应用于全球导航卫星系统(gnss)定位中来减轻nlos信号的干扰。如支持向量机(svm)和决策树(dt)等，这类方法通过采用机器学习模型对nlos信号本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于NLOS识别的单北斗终端精密单点定位增强方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于NLOS识别的单北斗终端精密单点定位增强方法，其特征在于：步骤S2)中，构建卫星天空图，具体包括如下步骤：

3.根据权利要求1所述的基于NLOS识别的单北斗终端精密单点定位增强方法，其特征在于：步骤S3)中，所述的基于图神经网络的NLOS信号识别模型包括多层图注意力-稀疏适配层和分类器，所述的图注意力-稀疏适配层通过多头注意力机制计算卫星节点间的注意力权重，捕获节点间复杂非线性关系，更新卫星特征，并通过分类器输出卫星为NLOS的概率。</p>

4.根据...

【技术特征摘要】

1.基于nlos识别的单北斗终端精密单点定位增强方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于nlos识别的单北斗终端精密单点定位增强方法，其特征在于：步骤s2)中，构建卫星天空图，具体包括如下步骤：

3.根据权利要求1所述的基于nlos识别的单北斗终端精密单点定位增强方法，其特征在于：步骤s3)中，所述的基于图神经网络的nlos信号识别模型包括多层图注意力-稀疏适配层和分类器，所述的图注意力-稀疏适配层通过多头注意力机制计算卫星节点间的注意力权重，捕获节点间复杂非线性关系，更新卫星特征，并通过分类器输出卫星为nlos的概率。

4.根据权利要求3所述的基于nlos识别的单北斗终端精密单点定位增强方法，其特征在于：步骤s3)中，所述的图注意力-稀疏适配层包括图注意力模块和稀疏适配器。

5.根据权利要求4所述的基于nlos识别的单北斗终端精密单点定位增强方法，其特征在于：步骤s3)中，对于给定的节点特征集所述的图注意力模块根据邻接矩阵a计算卫星节点之间的多头注意力；第m个头注意力的计算如下：

6.根据权利要求5所述的基于nlos识别的单北斗终端精密单点定位增强方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢胜利，王千明，李珍妮，曾昆赣，周振欣，谢侃，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：