中国科学院微小卫星创新研究院;上海微小卫星工程中心苗永菲获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院微小卫星创新研究院;上海微小卫星工程中心申请的专利一种基于机器学习的天线相位中心误差的补偿方法及系统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：CN121385939B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511970979.X，技术领域涉及：G01S19/23；该发明授权一种基于机器学习的天线相位中心误差的补偿方法及系统是由苗永菲;丁瑶;张晓峰设计研发完成，并于2025-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于机器学习的天线相位中心误差的补偿方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于机器学习的天线相位中心误差的补偿方法，其首先获取频率、姿态角度及温度信息，然后通过预训练得到的轻量化模型，基于获取到的频率、姿态角度及温度信息，得到相位中心误差补偿值，最后基于相位中心误差补偿值，确定经补偿的测距结果。该补偿方法引入了温度等物理场非电磁参数作为输入，补偿在轨运行环境变化对相位中心的影响，同时采用机器学习模型计算补偿值，机器学习模型能逼近复杂的多维非线性函数，消除插值误差，显著提升补偿精度。
本发明授权一种基于机器学习的天线相位中心误差的补偿方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的天线相位中心误差的补偿方法，其特征在于，包括： 获取频率、姿态角度及温度信息； 通过预训练得到的轻量化模型，基于所述频率、姿态角度及温度信息，得到相位中心误差补偿值，其中所述轻量化模型的预训练包括：通过获取历史数据，通过实验模拟，逐点采集不同频率、姿态角度、及温度下的天线的辐射相位特性，在在轨运行中，测量实际观测数据的方式获取标定数据集，通过插值、仿真补充所述标定数据集，同时减少采样点，得到训练集，构建所述训练集与相位中心偏移矢量的映射关系，使用非线性拟合模型训练所述映射关系，对训练好的模型进行剪枝、量化，其中所述相位中心偏移矢量包括相位中心在东方向上的偏移量、相位中心在北方向上的偏移量、以及相位中心在天顶方向上的偏移量；基于所述相位中心误差补偿值，确定经补偿的测距结果；以及 在卫星在长期任务中，通过星间链路互测、或与地面注入的高精度基准信号对比，获取用于微调的部分高精度基线测距结果，利用所述部分高精度基线测距结果或地面差分校正数据，周期性微调补偿所述轻量化模型，更新至星载单元。
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