基于机器学习的GNSS定位方法及装置
授权
摘要
本发明提供了一种基于机器学习的GNSS定位方法，包括以下步骤：进行初始定位，计算伪距先验残差和多普勒先验残差；基于机器学习中的k‑mean聚类算法进行GNSS观测量的质量控制；通过训练样本进行场景识别的支持向量机模型参数的训练学习，获得对应的支持向量机分类函数后，进行场景识别；以跟踪卫星的多普勒先验残差和已知的运动模式作为训练样本，进行运动模式识别的支持向量机模型参数的训练学习，获得对应的支持向量机分类函数，以卫星多普勒先验残差作为支持向量机模型的输入，进行运动模式识别；基于场景识别的结果对GNSS观测量质量控制算法进行调整，基于运动模式识别的结果对GNSS定位策略进行调整。
基本信息
专利标题 ：
基于机器学习的GNSS定位方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111221011A
申请号 ：
CN201811423812.1
公开（公告）日 ：
2020-06-02
申请日 ：
2018-11-26
授权号 ：
CN111221011B
授权日 ：
2022-04-19
发明人 ：
邢菊红邱模波王勇松徐坤
申请人 ：
千寻位置网络有限公司
申请人地址 ：
上海市杨浦区军工路1436号64幢一层J165室
代理机构 ：
上海市海华永泰律师事务所
代理人 ：
包文超
优先权 ：
CN201811423812.1
主分类号 ：
G01S19/42
IPC分类号 ：
G01S19/42
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01S
无线电定向；无线电导航；采用无线电波测距或测速；采用无线电波的反射或再辐射的定位或存在检测；采用其他波的类似装置
G01S19/23
•••接收机组件的测试、监测、校正或校准
G01S19/38
利用卫星无线电信标定位系统传输的信号来确定导航方案
G01S19/39
传输带有时间戳信息的卫星无线电信标定位系统，例如GPS,GLONASS或GALILEO
G01S19/42
确定位置
法律状态
2022-04-19 ：
授权
2020-06-26 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G01S 19/42
申请日 : 20181126
申请日 : 20181126
2020-06-02 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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