基于信号特征与机器学习的卫星导航非视距观测检测方法

专利主权项内容

1.一种基于信号特征与机器学习的卫星导航非视距观测检测方法，其特征在于：包括以下处理，鱼眼图像处理，包括进行鱼眼相机标定和基于边缘检测与分水岭算法的天际线提取与映射；GNSS数据处理，包括对智能手机原始GNSS数据做卫星映射，得到当前时刻的卫星分布天空图并提取信号特征；数据集构建，包括利用基于鱼眼相机视觉鉴别后的数据与原始数据信号特征构建数据集，实现方式为，叠加同一时刻的卫星天空分布图与天空图，将某一方位角的鱼眼图像天空图上天际线所处高度角作为该方向上的可视卫星截止高度角，判断接收到信号的卫星所处位置是否为建筑物遮挡状态，如果是，则为NLOS卫星，否则为LOS卫星，进而生成LOS/NLOS标签用于标记卫星的NLOS情况，结合GNSS原始观测数据与其信号特征、LOS/NLOS标签构建数据组合，进而形成数据集；训练及分类识别，使用上述构建好的数据集对机器学习模型进行训练得到分类器，提取GNSS原始观测数据信号特征并使用训练好的分类器进行分类，实现识别NLOS信号。 （来源 马克数据网）