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龙图腾网恭喜北京理工大学申请的专利基于非参数估计的接收机端故障卫星检测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：CN114397677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202210048993.4，技术领域涉及：G01S19/20；该发明授权基于非参数估计的接收机端故障卫星检测方法是由许承东;黄国限;武明;孙睿设计研发完成，并于2022-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于非参数估计的接收机端故障卫星检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开的基于非参数估计的接收机端故障卫星检测方法，属于卫星导航接收机技术领域。本发明求取线性化伪距测量方程的定位估计解与估计误差；基于方差膨胀理论建立用于故障检测的分类变量；对无故障集和故障集进行动态采样，得到被标记的样本集；利用非参数估计方法计算分类变量回归解；基于定位估计解与估计误差、分类变量、被标记样本集和分类变量回归解，构造故障卫星检测网络；根据导航连续性要求，确定故障卫星检测网络中的平滑因子；利用故障卫星检测网络检测故障卫星。本发明中基于分类变量、动态采样方法、非参数估计和理论确定的平滑因子从而构建故障卫星检测网络，提升对故障卫星的检测性能。

本发明授权基于非参数估计的接收机端故障卫星检测方法在权利要求书中公布了：1.基于非参数估计的接收机端故障卫星检测方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤一、求取线性化伪距测量方程的定位估计解与估计误差；步骤一实现方法为，步骤1.1：建立线性伪距测量方程；东北天坐标系下线性伪距测量方程为：z＝Gx+ε1其中，z∈Rn×1，表示用户到每颗可见卫星的原始伪距与计算伪距之间偏移向量，n为可见卫星数量；x∈Rm×1表示包含三维位置参数与接收机时钟参数的状态变量，m为状态变量的维数；G∈Rn×m表示将位置域信息转换到测量域的几何矩阵；ε＝[ε1,ε2,...,εn]T表示测量噪声向量，且εii∈{1,2,…,n}为相互独立的、服从的高斯噪声，σobs,i表示测量噪声的标准差；步骤1.2：根据步骤1.1建立的线性伪距测量方程，求取定位估计解与估计误差；所述求取定位估计解与估计误差包括加权最小二乘法、卡尔曼滤波法；当选用加权最小二乘法，步骤1.2实现方法为：x的加权最小二乘定位估计解及其估计误差为： 其中，W是加权矩阵，与每颗卫星相对用户的高度角和用户测距精度相关；当选用卡尔曼滤波法，步骤1.2实现方法为：卡尔曼滤波器的时间和状态更新方程如下所示： 其中，各符号的下标t表示当前时刻，下标t-1表示上一时刻；表示状态估计值，P为状态预测值的协方差阵；表示状态预测值，表示状态预测值的协方差阵；K为增益矩阵；R为测量噪声协方差阵；Q为系统噪声的协方差阵；A和B为系统参数，u为控制量；根据所述卡尔曼滤波器的时间和状态更新方程4求取定位估计解与估计误差；步骤二、基于方差膨胀理论建立用于故障检测的分类变量；步骤二实现方法为，因为εi是相互独立的，所以利用测量噪声向量ε的统计模型通过多重卷积公式求天向定位误差μver的统计模型，如式5所示： 其中，σver表示天向的定位误差标准差；aver,i表示矩阵A的第三行第i列中的元素；基于方差膨胀理论，若存在故障卫星，定位误差μ被视为具有相同期望，但方差经过膨胀的随机变量，用μf表示：μf～N0,k2σ26其中，k表示方差膨胀系数，σ表示定位误差标准差；因此，为了检测故障卫星，构造天向的分类变量Yver如式7所示： 当Yver＝1时，卫星导航系统存在故障卫星；当Yver＝0，卫星导航系统不存在故障卫星；同理，构造东方向的故障检测分类变量Yeast和北方向的故障检测分类变量Ynorth如下： 至此，得到了东、北和天向的分类变量；步骤三、对无故障集和故障集进行动态采样，得到被标记的样本集；步骤四、利用非参数估计方法计算分类变量回归解；步骤五、基于步骤一得到的定位估计解与估计误差、步骤二得到的分类变量、步骤三得到的被标记样本集和步骤四得到的分类变量回归解，构造故障卫星检测网络；步骤六、根据导航连续性要求，确定故障卫星检测网络中的平滑因子；步骤七、利用确定平滑因子后的故障卫星检测网络检测故障卫星，能够提升对故障卫星的检测性能；所述提升对故障卫星的检测性能包括提高对故障卫星检测的灵敏度、正确率和效率。

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