申请/专利权人：北京航空航天大学

申请日：2024-01-24

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117826202A

主分类号：G01S19/37

分类号：G01S19/37;G01S19/21

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明公开了基于电磁环境频谱包络提取的导航接收机搜星数预测方法,包括以下步骤：S1.产生导航信号和干扰信号并进行发射；S2.进行导航信号接收并获取搜星数信息；S3.接收电磁环境信号获取电磁环境频谱数据；S4.对电磁环境频谱数据计算频谱包络，生成频谱包络图；S5.将频谱包络图作为样本特征，搜星数作为样本标签，构建信号样本；S6.在不同的导航信号或干扰信号下，重复执行M次，得到M个信号样本构成样本集；S7.构建卷积神经网络模型，并利用样本集中的数据对卷积神经网络模型进行训练；S8.进行卫星导航接收机的搜星数预测。本发明能够提前通过环境内的电磁环境频谱，来预测卫星导航接收机的搜星数，为卫星导航系统的性能评估提供依据。

主权项：1.基于电磁环境频谱包络提取的导航接收机搜星数预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.通过导航信号模拟器在试验环境内产生导航信号，并通过导航发射天线进行发射，同时采用干扰信号模拟器在试验环境内产生干扰信号，通过干扰信号传输天线对进行发射；S2.利用导航接收天线进行导航信号接收，并传输给卫星导航接收机，由卫星导航接收机获取搜星数信息；S3.利用电磁环境接收天线接收试验环境内的电磁环境信号，并传输给环境频谱接收机，由环境频谱接收机获取试验环境的电磁环境频谱数据；S4.对试验环境的电磁环境频谱数据计算频谱包络，生成频谱包络图；S5.将频谱包络图作为样本特征，搜星数作为样本标签，构建信号样本；S6.在不同的导航信号或干扰信号下，重复执行M次步骤S1～S5，得到M个信号样本构成样本集；S7.构建卷积神经网络模型，并利用样本集中的数据对卷积神经网络模型进行训练；S8.在实际环境中，根据电磁环境频谱数据，利用训练好的卷积神经网络进行卫星导航接收机的搜星数预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京航空航天大学 基于电磁环境频谱包络提取的导航接收机搜星数预测方法

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