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龙图腾网获悉西安乐驰科技有限公司申请的专利低空飞行器航路气象数据采集处理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120254921B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510752896.7，技术领域涉及：G01S19/44；该发明授权低空飞行器航路气象数据采集处理方法是由董岗强;张飞虎;张晓军设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本低空飞行器航路气象数据采集处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了低空飞行器航路气象数据采集处理方法，涉及航路气象数据采集技术领域，包括以下步骤：从GNSS接收机中获取目标卫星的载波相位观测值，并记录对应的时间戳，并对获取的载波相位观测值进行原始周转模糊度消解；对同一颗卫星在连续两个时间点的载波相位观测值进行一阶差分处理，构建出反映相位变化速率的瞬时载波相位变化量序列。本发明通过载波相位扰动特征提取与深度学习多径风险预测，实现对多径干扰卫星的动态权重调整，提升系统抗扰能力和数据处理鲁棒性，显著降低空间错配和气象误判风险，保障复杂环境下的定位精度与航迹感知可靠性。

本发明授权低空飞行器航路气象数据采集处理方法在权利要求书中公布了：1.低空飞行器航路气象数据采集处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 从GNSS接收机中获取目标卫星的载波相位观测值，并记录对应的时间戳，并对获取的载波相位观测值进行原始周转模糊度消解； 对同一颗卫星在连续两个时间点的载波相位观测值进行一阶差分处理，构建出反映相位变化速率的瞬时载波相位变化量序列； 应用特征工程技术从瞬时载波相位变化量序列中提取出能够表征卫星信号存在潜在多径效应的关键扰动特征，在设定的分析时间窗口内，对所提取的特征进行量化处理，并将处理后的特征指标作为特征向量，用于后续多径效应风险的智能识别与分类判断； 将特征向量输入至预先通过大量数据训练完成的深度学习模型中，通过深度学习模型对卫星信号的多径效应风险进行智能化预测； 当识别到卫星存在多径效应风险时，根据多径效应的风险程度实时降低该多径效应卫星的解算权重，增强高置信卫星的影响； 应用特征工程技术提取出能够表征卫星信号中潜在多径效应的关键扰动特征，其中，提取的特征包括相位变化序列中正负扰动绝对值的偏态比值和相位变化序列在频谱中的能量分布广度，在设定的分析时间窗口内，对所提取的特征进行量化处理，分别生成扰动不对称指标和扰动谱离散度指标，将扰动不对称指标和扰动谱离散度指标作为特征向量，用于后续多径效应风险的智能识别与分类判断。

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