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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种基于ConvLSTM的差分GNSS场景识别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：CN118865147B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202410824249.8，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于ConvLSTM的差分GNSS场景识别方法及系统是由钱闯;侯玮琦;鲍烨青设计研发完成，并于2024-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ConvLSTM的差分GNSS场景识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于ConvLSTM的差分GNSS场景识别方法及系统，包括：采集常见城市导航场景下的多星座GNSS观测值，并提取多种场景特征；对场景特征进行差分处理，包括历元之间差及流动站和基站间差，并将差后特征转化成多通道特征图像；首先利用历元间差分特征图像训练二分类ConvLSTM神经网络，构建场景突变识别模型，能够识别场景何时发生突变，并依次将相邻突变点之间数据划分为段；其次利用流动站与基站差分特征图像训练多分类ConvLSTM神经网络，构建场景识别模型，能够识别场景具体类别。在输入待识别场景GNSS数据后，模型能够在识别出场景突变点后将数据集划分成独立场景时段，最终识别出各时段场景类别。

本发明授权一种基于ConvLSTM的差分GNSS场景识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于ConvLSTM的差分GNSS场景识别方法，其特征在于，所述场景识别方法,包括以下步骤：使用在空旷场景，浓密树荫场景，单边楼场景及双边楼场景这四类预设场景下流动站和基站在多个相同历元下对多个卫星的GNSS原始观测值，生成关于特征数据的场景突变识别特征图和场景识别特征图，使用场景突变识别特征图来训练二分类ConvLSTM神经网络，以获得场景突变识别模型，用于识别待识别场景下所述GNSS原始观测值的突变历元点；使用场景识别特征图来训练多分类ConvLSTM神经网络，以获得场景识别模型，用于识别待识别场景下所述GNSS原始观测值在相邻突变历元点之间的GNSS原始观测值所对应的场景；生成关于特征数据的场景突变识别特征图和场景识别特征图包括以下步骤：A1，将卫星位置投影到圆形图像平面得到卫星位置圆形图，将卫星位置圆形图投影到其外接正方形中，将正方形中卫星位置圆形图以外的区域以0灰度值填充，按照泰森多边形算法以卫星位置圆形图内的卫星位置为离散点，基于离散点将正方形中的卫星位置圆形图划分成泰森多边形；A2，对流动站的各种剩余特征数据进行历元间差分处理，对流动站和基站观测的同一颗卫星的各种剩余特征数据进行站间差分处理；对历元间差分处理及站间差分处理后的数据进行数据清洗和归一化处理得到各卫星的历元间差分数据和站间差分数据；各种剩余特征数据为除卫星仰角El和卫星方位角Az外的特征数据；A3，再分别将各卫星的历元间差分数据和站间差分数据插值为像素值，在卫星位置对应的离散点所属的泰森多边形中填充卫星位置对应的像素值，得到场景突变识别特征图和场景识别特征图；特征数据包括：卫星仰角El和卫星方位角Az以及与伪距P、多普勒频移d、载噪比、信号失锁标识、可视卫星数中的至少一种。

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