[发明专利]GNSS定位方法及装置、设备、存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种GNSS定位方法及装置、设备、存储介质，包括：获取接收设备接收到的待测卫星的第一观测数据；对第一观测数据进行解析，得到第一样本数据集，第一样本数据集包括待测卫星的状态值、在不同频段下的伪距观测值、载噪比、载波相位、伪距残差、信号质量情况以及定位解状态中的一种或多种；根据第一样本数据集和预先训练好的坐标修正模型，得到修正后的定位坐标，坐标修正模型为将注意力机制模块融合至卷积神经网络中得到的网络模型。这样，能够修正定位误差，提高定位精度。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术，涉及但不限于一种GNSS定位方法及装置、设备、存储介质。

背景技术

随着科技的快速发展，全球卫星导航系统(Global NavigationSatelliteSystem，GNSS)以其具有全天候、高精度等优点，已广泛应用于测量、导航、地质灾害监测等众多领域。且其具有的定位功能在手机、智能穿戴、智慧物流、共享单车、定位器等应用方面也得到了普及，成为市场产品中必备的一个功能。

其中，在GNSS接收设备进行定位时，一般会利用获取到的每颗卫星的观测数据，估算卫星与接收设备之间的距离，并基于每颗卫星在空间中的位置坐标，通过定位算法确定出接收设备的位置信息。

在上述定位过程中，即使采用修正算法对定位过程中的误差进行修正，仍会存在一定量的误差，因此需要新的修正定位的技术手段，来对定位误差进行修正，以提高定位准确度。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供的GNSS定位方法及装置、设备、存储介质，能够修正定位误差，提高定位精度。本申请实施例提供的GNSS定位方法及装置、设备、存储介质是这样实现的：

本申请实施例提供的GNSS定位方法，包括：

获取接收设备接收到的待测卫星的第一观测数据；

对所述第一观测数据进行解析，得到第一样本数据集，所述第一样本数据集包括所述待测卫星的状态值、在不同频段下的伪距观测值、载噪比、载波相位、伪距残差、信号质量情况以及定位解状态中的一种或多种；

根据第一样本数据集和预先训练好的坐标修正模型，得到修正后的定位坐标，坐标修正模型为将注意力机制模块融合至卷积神经网络中得到的网络模型。

在一些实施例中，坐标修正模型包括特征提取网络、注意力机制模块和融合模块，所述根据所述第一样本数据集和预先训练好的坐标修正模型，得到修正后的定位坐标，包括：

通过所述坐标修正模型中的特征提取网络对所述第一样本数据集进行特征提取处理，得到多级局部特征矩阵；

通过所述坐标修正模型中的注意力机制模块对所述第一样本数据集进行特征提取处理，得到全局上下文特征矩阵；

通过所述坐标修正模型中的融合模块对所述多级局部特征矩阵和所述全局上下文特征矩阵进行融合处理，生成所述修正后的定位坐标。

在一些实施例中，坐标修正模型包括N个层级结构，N0，所述通过所述坐标修正模型中的融合模块对所述多级局部特征矩阵和所述全局上下文特征矩阵进行融合处理，生成所述修正后的定位坐标，包括：

将经由所述特征提取网络中提取得到的第i层局部特征矩阵，与经由融合模块得到的第i-1层融合特征矩阵进行融合处理，得到第i层中间特征矩阵，0i≤N；

根据所述第i层中间特征矩阵和经由注意力机制模块提取得到的第i层全局上下文特征矩阵，得到第i层目标特征矩阵；

循环执行上述步骤，直至得到每一层级对应的目标特征矩阵；

根据所述每一层级对应的目标特征矩阵，生成所述修正后的定位坐标。