申请/专利权人：北京自动化控制设备研究所

申请日：2021-08-10

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN113780353B

主分类号：G06F18/23

分类号：G06F18/23;G06N20/00;G01C21/24

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2021.12.28#实质审查的生效;2021.12.10#公开

摘要：本发明提供了一种基于机器学习的卫星导航自动判读方法，所述方法包括：S10、获取卫星导航的定位数据包；S20、判断当前定位数据的字段类型；S30、判断当前定位数据是否需要计算精度误差，若是，转至S40，否则，转至S50；S40、确定当前定位数据是否满足预设要求，并转至S70；S50、确定当前定位数据是否满足预设要求，并转至S70；S60、确定当前定位数据是否满足预设要求，并转至S70；S70、判断是否遍历完定位数据包中的全部定位数据，若是，转至S80，否则，转至S20；S80、若定位数据包中的全部定位数据均满足预设要求，则判断卫星导航的工作状态正常，否则，判断卫星导航的工作状态异常。本发明能够解决现有方法无法对较大数据量和动态数据进行判读的技术问题。

主权项：1.一种基于机器学习的卫星导航自动判读方法，其特征在于，所述方法包括：S10、获取卫星导航的定位数据包，其中，定位数据包包括阈值判读类型的定位数据和机器学习类型的定位数据；S20、判断当前定位数据的字段类型，在当前定位数据的字段类型为阈值判读类型的情况下，转至S30，在当前定位数据的字段类型为机器学习类型的情况下，转至S60；S30、判断当前定位数据是否需要计算精度误差，若是，转至S40，否则，转至S50；S40、计算当前定位数据的均方根误差，将当前定位数据的均方根误差与精度误差阈值进行比较，根据第一比较结果确定当前定位数据是否满足预设要求，并转至S70；S50、将当前定位数据与数据阈值进行比较，根据第二比较结果确定当前定位数据是否满足预设要求，并转至S70；S60、利用卷积神经网络算法获取当前定位数据的聚类结果，根据聚类结果确定当前定位数据是否满足预设要求，并转至S70；S70、判断是否遍历完定位数据包中的全部定位数据，若是，转至S80，否则，转至S20对下一个定位数据进行判断；S80、若定位数据包中的全部定位数据均满足预设要求，则判断卫星导航的工作状态正常，否则，判断卫星导航的工作状态异常。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京自动化控制设备研究所 一种基于机器学习的卫星导航自动判读方法

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