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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利一种基于大数据跨模态残差模型补偿的标准单点定位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：CN116893432B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310928363.0，技术领域涉及：G01S19/37；该发明授权一种基于大数据跨模态残差模型补偿的标准单点定位方法是由于丰正;袁洪;罗瑞丹;陈思;杨光;李亚平;万红霞设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据跨模态残差模型补偿的标准单点定位方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于大数据跨模态残差模型补偿的标准单点定位方法，采用无向图建立时间与残差、空间与残差、卫星仰角与残差以及卫星方位角与残差条件之间的联系，再利用随机游走建立全局关系，最后将随机游走产生的元组进行跨模态表征学习建立起历史关系模型。在预测上，根据输入的空间条件、卫星仰角条件和卫星方位角条件结合输出策略得到最终预测结果。最终将此残差补偿到标准单点定位算法中。本发明具有更高的精度，且不需要时刻依赖外接网络，每次对模型的更新可保证60天内以最佳精度进行本地化计算。

本发明授权一种基于大数据跨模态残差模型补偿的标准单点定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据跨模态残差模型补偿的标准单点定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取伪距残差；伪距残差采用精密星历与观测文件计算得出： 1 式中是观测站与卫星在频率i下的伪距观测量，为其真实距离，是光速，，分别是接收机钟差和卫星钟差，是电离层延迟，是对流层延迟,为残差； 将所获取的伪距残差与对应的卫星号及仰角、方位角、观测站坐标和观测站时间构成一组数据组，数据组中的每一个元素都视为一个节点； 步骤2、建立无向图；所述无向图表明节点之间是否相关以及相关程度，节点间的权重设置为其出现的频次； 步骤3、建立随机游走元组；包括： 2 式中，是当前节点，是概率，表示从节点选择下一节点的概率，表示相邻节点集合，d表示相邻节点个数，生成一组随机游走序列，其中表示随机游走算法，G表示无向图关系，代表起始节点，T代表序列长度； 步骤4、建立跨模态表征模型，包括： 针对数据组的特点，建立起四组无向图并分别建立随机游走序列，训练节点生成节点的概率从而获得实际计算得到的概率；定义无向图关系的损失函数，同时训练四组无向图的最终损失函数F；计算最终学习的损失函数S； 步骤5、获得预测策略，包括：获得残差预测模型后进行预测工作，由于伪距残差的特性，时间上越靠近的节点是越可信的，输入条件为包含卫星号的仰角和方位角、观测站坐标，利用输入条件计算出模型映射空间中距离最近的10个残差值，根据10个残差值的历史最近一次出现的时间进行加权计算得出最终预测结果； 步骤6、设计标准单点定位方法，包括：以表示接收机与GNSS卫星的伪距和几何距离的差值，即为伪距残差。

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