广东工业大学唐龙获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于机器学习的电离层不规则体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：CN119596351B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411967758.2，技术领域涉及：G01S19/37；该发明授权一种基于机器学习的电离层不规则体识别方法及系统是由唐龙;许凡;张弘;张奋楷设计研发完成，并于2024-12-30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电离层不规则体识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的电离层不规则体识别方法及系统。所述方法包括以下步骤：接收GNSS观测文件与星历文件，并对所述GNSS观测文件与星历文件进行预处理；根据预处理后的GNSS观测文件和星历文件提取电子总含量变化率指数特征、时间积分和总电子含量指数特征、多普勒系数特征；根据提取的电子总含量变化率指数特征、时间积分和总电子含量指数指数特征及多普勒系数特征进行电离层不规则体识别，并输出识别结果。本发明的方法，能够在进行电离层不规则体识别的过程中，避免设置单一的阈值来判断是否发生电离层不规则体事件，并且有效避免由于周跳检测造成的数据缺失，从而有效识别出EPB事件以及TID事件。
本发明授权一种基于机器学习的电离层不规则体识别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电离层不规则体识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 接收GNSS观测文件与星历文件，并对所述GNSS观测文件与星历文件进行预处理； 根据预处理后的GNSS观测文件和星历文件提取电子总含量变化率指数特征、时间积分和总电子含量指数特征、多普勒系数特征； 根据提取的电子总含量变化率指数特征、时间积分和总电子含量指数特征及多普勒系数特征进行电离层不规则体识别，并输出识别结果； 设置一个机器学习模型，利用电子总含量变化率指数特征、时间积分和总电子含量指数特征及多普勒系数特征对机器学习模型进行迭代优化训练。
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