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龙图腾网获悉长沙金维集成电路股份有限公司申请的专利载波相位的跳变检测方法、装置及存储介质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：CN120742359B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511182654.5，技术领域涉及：G01S19/23；该发明授权载波相位的跳变检测方法、装置及存储介质是由刘彦;尹帮辉;蒋云翔;刘勇;郝志杰;周帮;吴振;胡月设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本载波相位的跳变检测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种载波相位的跳变检测方法、装置及存储介质，方法包括：获取针对任意卫星所采集的当前历元的卫星观测序列；提取卫星观测序列的第一特征数据，第一特征数据包括载波相位原始值；将第一特征数据输入至训练完成的预设模型，预设模型包括卷积神经网络和长短期记忆网络，其中，通过卷积神经网络提取特征数据的时序中的局部突变特征，通过长短期记忆网络对局部突变特征进行时序建模以输出时间依赖特征；获取预设模型根据局部突变特征和时间依赖特征所输出的针对卫星观测序列的载波相位的跳变类型和与跳变类型对应的跳变概率。上述方案，能够自动学习和适应不同场景下的跳变模式，提前预测未来的跳变趋势，提供更高效的预警机制。

本发明授权载波相位的跳变检测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种载波相位的跳变检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取针对任意卫星所采集的当前历元的卫星观测序列； 提取所述卫星观测序列的第一特征数据和第三特征数据，所述第一特征数据包括载波相位原始值，所述第三特征数据为载噪比、卫星仰角、卫星相对速度、接收机平台速度、相位一阶差分、相位二阶差分中的至少一者； 将所述第一特征数据输入至训练完成的预设模型，所述预设模型包括卷积神经网络和长短期记忆网络，其中，通过卷积神经网络提取所述第一特征数据的时序中的局部突变特征，通过长短期记忆网络对所述局部突变特征进行时序建模以输出时间依赖特征； 获取所述预设模型根据所述局部突变特征和所述时间依赖特征所输出的针对所述卫星观测序列的载波相位的跳变类型和与所述跳变类型对应的跳变概率； 其中，所述方法还包括： 基于所述预设模型确定所述跳变类型的置信度； 根据所述置信度、所述跳变概率和所述第三特征数据进行加权融合，以输出与所述卫星观测序列的观测质量分数； 根据所述观测质量分数和所述跳变类型生成对应的质量等级以及提示信息。

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