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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种面向城市复杂环境的卫星定位方法、系统及部署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：CN119644385B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202411691429.X，技术领域涉及：G01S19/44；该发明授权一种面向城市复杂环境的卫星定位方法、系统及部署方法是由李珍妮;李昕;谢胜利;钟世广;谭雪松;朱贵冬;元荣;谢侃;唐健浩设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向城市复杂环境的卫星定位方法、系统及部署方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向城市复杂环境的卫星定位方法、系统及部署方法，本发明通过卫星定位修正模型以将图的局部结构信息整合到原始的注意力分数中，从卫星观测图中提取更全面的环境特征；得到更高精度的位置修正值；并采用加权对抗权扰鲁棒增强策略训练模型，在模型优化时引入扰动因子，使得模型能够有效地找到平坦的最小化，避免极端输入样本的影响，同时增强模型的环境泛化性能；使用权重混合软剪枝的方法对模型进行轻量化处理，提高了在嵌入端的推理速度和减小模型内存；部署的过程中采用基于数据驱动松耦合的方法来保证模型能够快速对初始的位置信息进行修正，从而提高了定位精度，而且适用于多种芯片。

本发明授权一种面向城市复杂环境的卫星定位方法、系统及部署方法在权利要求书中公布了：1.一种面向城市复杂环境的卫星定位方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、在真实城市场景中接收多频多星座卫星数据，并对其进行初始滤波和筛选处理，得到预处理后的卫星测量数据； S2、对预处理后的卫星测量数据进行预测得到初始定位估计结果； S3、对预处理后的卫星测量数据进行卫星测量特征提取并构建卫星观测图； S4、构建卫星定位修正模型并对其进行训练； 采用基于加权对抗权扰动的训练增强策略来训练卫星定位修正模型，在训练时引入扰动因子并计算扰动损失，然后与原始损失加权得到当前训练批次的最终加权损失再进行反向传播得到泛化性和鲁棒性更强的模型参数；具体包括如下步骤： S41、在训练过程中计算批训练损失losstrain； S42、将当前卫星定位修正模型的权重wtrain复制给代理模型，代理模型计算损失并更新权重wp，然后计算代理模型和当前卫星定位修正模型的权重差异w′得到数据扰动，同时采用扰动强度因子K给权重差异w′加权得到最终的对抗权扰动wawp；最终的对抗权扰动wawp表示为： wawp＝K·w′＝K·wp-wtrain； S43、将对抗权扰动wawp加入原本的卫星定位修正模型权重中并计算扰动损失lossawp； S44、根据训练损失和扰动损失得到当前批次的最终损失lossall并更新卫星定位修正模型参数，最终损失lossall表示为: lossall＝1-λ·losstrain+λ·lossawp； 式中，λ表示计算总损失时扰动损失的权重占比；losstrain表示批训练损失；lossawp表示扰动损失； S5、卫星定位修正模型利用图结构感知注意力机制同时对GNSS卫星测量数据和卫星观测图中不同卫星节点间的位置关系进行学习以提取最优的环境表示进而输出位置定位修正结果； S6、将初始定位估计结果与位置定位修正结果组合得到最终定位结果。

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