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公开(公告)号：CN112835078A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202011623113.9
申请日：2020-12-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S19/42
Abstract: 本发明公开一种基于云端数据处理的手机定位系统及方法，其系统包括北斗/GPS卫星导航模块，用于观测得到双频伪距和载波相位观测值并形成观测文件以及相应的导航文件；第一手机端，接收北斗/GPS双频观测文件以及相应的导航文件；第一手机端包括第一传输模块，将第一手机端接收的相应文件传输至云端；云端，根据接收到的文件，进行高精度定位解算；云端包括第二传输模块，将高精度定位解算结果返回至第一手机端；且该系统中数据的传输均采用5G传输网络。本发明结合北斗/GPS双频观测技术，以及5G传输技术和云处理技术，发挥了北斗/GPS双频载波相位观测值的价值，以及5G传输技术和云处理的优势，可以获得手机端的实时高精度分米级定位，提高了手机定位水平。
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公开(公告)号：CN109239744B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201811221034.8
申请日：2018-10-19
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S19/30
Abstract: 本发明主要公开了一种基于复信号相位的快速抗比特反转快速捕获方法，通过对接收信号进行下变频处理，并对本地相关信号和接收信号进行分块，将得到矩的阵进行码相位搜索处理，得到待检测变量，再通过相干积分检测，得到码相位搜索处理的相干积分值，对接收信号进行码相位处理得到码相位处理待检测变量，得出的估算的比特数据反转位置，再进行相干积分检测，最后得到待求参数码相位，最终获得估计的捕获参数码相位和频率，从而实现了GNSS信号的快速捕获。本发明方法可以快速精确估计码相位，从而实现比特符号反转情况下捕获参数估计。
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公开(公告)号：CN111050281A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911291971.5
申请日：2019-12-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种室内外定位无缝连接的方法及系统，本发明涉及的一种室内外定位无缝连接的方法，包括步骤：S1.获取用户的实时位置信息；S2.根据获取到的用户的实时位置信息判断用户所处的区域信息；S3.确定与所述判断得到的用户所处的区域信息相对应的定位技术。本发明能够有效克服因为室内外环境不同而造成的定位信号的不稳定的问题。
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公开(公告)号：CN110058273A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910328905.4
申请日：2019-04-23
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S19/41
Abstract: 本发明提出一种单差观测值GPS载波多径校正方法，主要针对静态短基线GPS相对定位高精度应用，采用自适应阈值小波去噪模型有效解决硬阈值和软阈值去噪模型中的缺陷，提高小波去噪模型的去噪精度、多径干扰模型的精确度和算法稳定性，在多径校正恒星日滤波算法中，该模型可以提高抽取的多径误差校正模型的准确率，对后续多径衰减提供有力的保障。同时，该方法提出的双参考转移策略可以有效地避免单轨道重复周期转移策略和单高度角方位角转移策略的缺陷，既避免了建立高分辨率下的EA模型，又有效避免了由卫星机动引起的轨道重复周期法失效的问题，而且该模型可以保证算法的实时性并有效降低计算的复杂度。
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公开(公告)号：CN120045849A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510528030.8
申请日：2025-04-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM网络的北斗导航系统短时降雨预测方法，包括如下步骤：首先，将大气可降雨量数据按雨季和非雨季进行季节性划分；构建并训练一个LSTM网络预测模型；获取观测点实时的大气可降雨量数据，并输入至预训练的LSTM网络预测模型中从而输出该站点一小时后的降雨概率预测值；将若干单个站点的降雨概率预测值根据空间信息转化为图结构，并将图结构转化为邻接矩阵，将邻接矩阵重新输入至预训练的LSTM网络预测模型中，得到以图形式呈现的网络化预测结果；利用多线性拟合算法从网络化预测结果中提取任意位置的预测值；采用距离加权策略对任意位置的预测值进行加权处理，得到最终预测结果并输出。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119937063A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510425163.2
申请日：2025-04-07
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01W1/10 , G01W1/14 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于降雨事件约束和混合机器学习策略的降雨量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、提取历史的有效观测值，并计算得到参考大气水汽含量；步骤2、构建并训练基于LSTM机器学习方法的降雨事件预测模型；步骤3、构建并训练基于SVR和GMDH的融合机器学习方法进行降雨量预测模型，并采用HS算法优化模型参数及其组合权重；步骤4、将步骤2中预测得到的降雨时间预测结果与步骤3预测得到降雨量结果相乘，获得最终的有效降雨量结果。该方法克服了传统降雨事件预测算法因忽略时间相关性导致预测成功率低、错误率高等问题。
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公开(公告)号：CN119354189B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411933319.X
申请日：2024-12-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多维约束因子图的地磁矢量和INS融合导航方法，包括如下步骤：步骤1、构建离线地磁指纹库；步骤2、构建位置和速度模型；步骤3、根据惯性传感器得到加速度矢量和角速度矢量部分，并引入多维约束项；步骤4、构建目标函数，然后将目标函数中的变量按位置更新的过程对步骤1‑步骤3的输出进行重构得到微分模型和整体因子图模型；步骤5、利用目标函数的微分模型，使用动量和二阶矩估计对整体因子图模型进行参数更新；步骤6、在导航历史序列中按照滑动窗口的方式针对每一时刻坐标重复步骤5，以得到最优估计的导航轨迹；步骤7、应用优化后的整体因子图模型更新预测位置。可以达到更高的定位精度，和更强的抗干扰性能。
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公开(公告)号：CN119439322B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510045691.5
申请日：2025-01-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于北斗ZWD的实时降雨及降雨时长预测方法，包括如下步骤：步骤1、根据北斗导航卫星的历史观测值提取ZWD值、相应的降雨量和相应的时间序列；步骤2、根据不同季节分别计算ZWD值临近12小时的每小时变化率；步骤3、采用ZWD值以及相应的每小时变化率，和对应的降雨量数据建立降雨和降雨时长预测阈值；步骤4、获取待预测时北斗导航卫星的观测值，并提取待预测时的ZWD值，进而根据建立降雨和降雨时长预测阈值，输出降雨和降雨时长的预测结果。该方法首次提出基于北斗预测降雨时长的方法，可有效应用于降雨及降雨时长实时探测。
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公开(公告)号：CN119439322A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510045691.5
申请日：2025-01-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于北斗ZWD的实时降雨及降雨时长预测方法，包括如下步骤：步骤1、根据北斗导航卫星的历史观测值提取ZWD值、相应的降雨量和相应的时间序列；步骤2、根据不同季节分别计算ZWD值临近12小时的每小时变化率；步骤3、采用ZWD值以及相应的每小时变化率，和对应的降雨量数据建立降雨和降雨时长预测阈值；步骤4、获取待预测时北斗导航卫星的观测值，并提取待预测时的ZWD值，进而根据建立降雨和降雨时长预测阈值，输出降雨和降雨时长的预测结果。该方法首次提出基于北斗预测降雨时长的方法，可有效应用于降雨及降雨时长实时探测。
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公开(公告)号：CN119354189A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411933319.X
申请日：2024-12-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多维约束因子图的地磁矢量和INS融合导航方法，包括如下步骤：步骤1、构建离线地磁指纹库；步骤2、构建位置和速度模型；步骤3、根据惯性传感器得到加速度矢量和角速度矢量部分，并引入多维约束项；步骤4、构建目标函数，然后将目标函数中的变量按位置更新的过程对步骤1‑步骤3的输出进行重构得到微分模型和整体因子图模型；步骤5、利用目标函数的微分模型，使用动量和二阶矩估计对整体因子图模型进行参数更新；步骤6、在导航历史序列中按照滑动窗口的方式针对每一时刻坐标重复步骤5，以得到最优估计的导航轨迹；步骤7、应用优化后的整体因子图模型更新预测位置。可以达到更高的定位精度，和更强的抗干扰性能。
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