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龙图腾网获悉中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利一种基于混合聚类算法的导航卫星信号来向拟真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：CN119689511B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411535638.5，技术领域涉及：G01S19/21；该发明授权一种基于混合聚类算法的导航卫星信号来向拟真方法是由侯博;范志良;靳啸龙;尹中杰设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合聚类算法的导航卫星信号来向拟真方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合聚类算法的导航卫星信号来向拟真方法：步骤1：计算大地坐标系中的卫星坐标值；步骤2：投影至东北天坐标系下，计算任意两卫星间距离；步骤3：设定簇数、方位角阈值及距离阈值；步骤4：使用DBSCAN算法进行聚类；步骤5：计算各簇中心点的横、纵坐标值；步骤6：使用K‑means算法对各卫星点进行聚类；步骤7：确定优化聚类结果；步骤8：判断方位角差值最大值是否小于等于方位角阈值，是则进入步骤9；否则，利用K‑means算法更新优化聚类结果，返回步骤8；步骤9：输出当前优化聚类结果。本发明可显著缩小虚假卫星信号与真实卫星信号的入射角差值，更加真实地模拟导航卫星状态，减小虚假卫星信号被识别的可能。

本发明授权一种基于混合聚类算法的导航卫星信号来向拟真方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合聚类算法的导航卫星信号来向拟真方法，其特征在于，具体包括如下步骤： 步骤1：根据拟真场景需要，输入需要的拟真时间和卫星导航接收机的当前坐标值；通过卫星导航接收机、线上或离线方式获取并分析星历数据，提取其中的卫星编号、轨道参数信息，计算得到大地坐标系中的卫星坐标值； 步骤2：根据步骤1的卫星导航接收机的当前坐标值以及地固坐标系中的卫星坐标值，得到二维笛卡尔坐标系中任意两个卫星之间的距离，包括方位角和俯仰角的距离； 步骤3：根据拟真场景中卫星信号来向角拟真需要以及可提供的虚假信号发射天线个数，设定簇数k、方位角阈值Th以及距离阈值Eps； 步骤4：使用基于密度分布的DBSCAN算法，利用步骤2计算出的任意两个卫星之间的方位角和俯仰角的距离对各个卫星数据点进行聚类，聚类结果包括分簇数量及各个簇；其次，判断分簇数量是否等于步骤3中设定的簇数k，是则执行步骤5，否则使用二分查找法更新距离阈值Eps，并重复执行步骤4； 步骤5：根据步骤4的聚类结果，计算各簇的中心点的横、纵坐标值； 步骤6：将步骤5得到的每个簇的中心点作为初始中心点，使用K‑means算法，利用步骤2计算出的任意两个卫星之间的方位角和俯仰角的距离对各个卫星数据点进行聚类，得到聚类结果； 步骤7：分别计算步骤4的聚类结果和步骤6的聚类结果的平均簇内距离，选择平均簇内距离较小者对应的聚类结果作为优化聚类结果；所述优化聚类结果包括导航卫星数据点的分簇情况、每个簇的中心点的横纵坐标、每个卫星点到其所在的簇的中心点距离的均值、每个簇中卫星的俯仰角和方位角的最大差值； 步骤8：计算优化聚类结果中每个簇的方位角差值最大值，并确定其中的差值最大值，记为式中，αmi与αmj表示第m簇中两个卫星信号相对于卫星导航接收机的方位角；判断该方位角差值最大值M是否小于等于步骤3设定的方位角阈值Th，是则进入步骤9；否则，利用K‑means算法对该方位角最大值M对应的簇进行重新聚类，将重新聚类得到的簇与当前优化聚类结果中的其他所有簇合并在一起，作为新的优化聚类结果，返回执行步骤8； 步骤9：输出当前优化聚类结果作为最终聚类结果。

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