恭喜同济大学杨玲获国家专利权
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龙图腾网恭喜同济大学申请的专利一种基于极大后验估计的多粗差探测方法、装置及介质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：CN114117802B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26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：202111437156.2，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于极大后验估计的多粗差探测方法、装置及介质是由杨玲;喻杨康;孙楠设计研发完成，并于2021-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于极大后验估计的多粗差探测方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于极大后验估计的多粗差探测方法、装置及介质，方法包括：获取观测值向量，根据观测值向量建立观测模型；构造零假设和若干个备择假设，所述的零假设表示观测值向量中不存在粗差，每个备择假设对应一个粗差先验分布模型；检验是否接收零假设，若是判定观测值向量中不存在粗差，否则根据观测模型和粗差先验分布模型获取各个备择假设的后验概率，选取后验概率最大的备择假设作为最优备择假设；根据最优备择假设对应的粗差先验分布模型确定观测值向量中粗差的数量和位置。与现有技术相比，本发明有助于处理过拟合问题，从而提高粗差探测精度。
本发明授权一种基于极大后验估计的多粗差探测方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于极大后验估计的多粗差探测方法，其特征在于，包括：获取观测值向量，根据观测值向量建立观测模型，所述观测值向量基于接收到的GNSS信号转化获得；构造零假设和若干个备择假设，所述的零假设表示观测值向量中不存在粗差，每个备择假设对应一个粗差先验分布模型；检验是否接收零假设，若是判定观测值向量中不存在粗差，否则根据观测模型和粗差先验分布模型获取各个备择假设的后验概率，选取后验概率最大的备择假设作为最优备择假设；根据最优备择假设对应的粗差先验分布模型确定观测值向量中粗差的数量和位置；所述的观测模型为：y＝Ax+e,e～N0,∑其中，y为观测值向量，A为系数矩阵，x为待估参数，为服从均值为0，方差为∑的高斯分布的偶然误差，所述系数矩阵A根据GNSS卫星与地面的空间关系构造。
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