买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜中国电子科技集团公司第五十四研究所申请的专利一种基于机器学习的北斗B1C信号异常监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：CN115291254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202210938061.7，技术领域涉及：G01S19/20；该发明授权一种基于机器学习的北斗B1C信号异常监测方法是由刘亮;蔚保国;易卿武;赵精博;杨建雷;贾诗雨;郎兴康;王彬彬;李硕;惠沈盈设计研发完成，并于2022-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的北斗B1C信号异常监测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器学习的北斗B1C信号异常监测方法，涉及信号异常监测技术领域。一种基于机器学习的北斗B1C信号异常监测方法，包括以下步骤：离线训练和在线监测，采用多相关器技术来监测北斗B1C信号的模拟失真、副载波失真和PN码失真三种失真类型，在进行质量监控时，我们采用的判别方法为二次判别分析，使得判别的准确率更高。通过并采用QDA方法来判别，传统方法认为失真部分小于18.5％即可被认为是无失真信号，基于监督学习的基础上，对信号进行判别时采用QDA方法进行分类，而不是采用简单的阈值决策，实验表明，本文的方法不仅能提高监测的准确率，还能同时判别多种信号失真类型。

本发明授权一种基于机器学习的北斗B1C信号异常监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的北斗B1C信号异常监测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：离线训练S1.生成训练数据集：训练的数据集是经过预处理的数据，其中包括正常的和数字失真北斗B1C信号，第一步的特征向量X＝[X1,X2,Xd]T，d为特征向量的维度，Xii＝1,2,…,d为一些检测的特征度量，特征度量由简单比率度Mz和detla度量Mz-z组成，简单比率度可由下式表示： 其中，I0代表即时相关器的测量值，其主要作用是归一化相关测量值，Iz则是同相相关器的测量值在距离即时相关器z处远的测量值，Detla度量的主要作用是检测相关峰的不对称情况，Detla度量可由下式描述： BOC信号发生失真时，不仅仅主峰会收到影响，副峰也会受到一定的影响，上述两种特征度量中，当z＝-0.05-n1m:m:-0.05,0.05:m:0.05+n1m时，Mz和Mz-z用于监测主峰的相关峰不对称程度，z＝-0.05-n2m:m:-0.05,0.05:m:0.05+n2m时，Mz和Mz-z用于监测副峰的相关峰不对称程度，其中，m为固定的代码延迟，即相邻两个相关器之间的距离，n1和n2则表示主峰和副峰上相关器的数量的多少，因此，当z的值变化时，这些特征度量的组合，同时监测主峰和副峰的相关峰畸变，从而更加全面、准确的监测信号失真，用于训练的数据集由一组输入实例和需要的输出组成，输入的实例表示为[x1,x2,,xd]T，其中xii＝1,2,...,d表示检测度量的结果，输出空间则由下式表达：Ω＝{ω1,ω2,ω3,ω4}其中，ω1、ω2、ω3、ω4分别代表输入信号无故障、PN码失真、副载波失真和模拟失真，S2.计算模型参数：当模型的训练数据集给定之后，下一步就是模型参数的计算，热噪声当做是均值为零的高斯过程，因此相关测量值也被当做为高斯变量，又因为两个高斯过程之比往往也是高斯过程，所以监测指标也是高斯变量，因此，由以上输入信号无故障、PN码失真、副载波失真和模拟失真，几个指标构成的输入看做是一个服从多元高斯分布的变量，因此，我们的模型使用多元高斯模型，其参数有均值向量和协方差矩阵；我们使用最大似然估计计算模型的参数，输入数据的条件概率为： 其中，d代表输入矩阵的维度，μωi和Σωi表示给定的模型参数，xij表示对应于第j种失真的第i个输入数据，联合似然函数则表示成： 模型参数则通过ML估计求得： 由式上式可知，我们的模型参数包含总共4个均值和4个协方差矩阵；步骤二：在线监测输入的数据是经过多相关器处理后的数据，根据离线训练好的模型参数，整个在线监控模块检测出信号是否产生畸变，我们采用二次判别分析对测试数据进行相关峰畸变的识别，二次判别分析将每个类的似然性建模为高斯分布，然后采用后验分布来估计测试数据所属的类别；在线监测识别时，判别函数可由测试数据和离线训练好的参数计算，由贝叶斯公式可得： 其中，pωi表示ωi的先验概率，表示为ni表示对应于ωi的样本数量，由于px′和ωi之间的独立性，px′被视为一个常数，本文的判别函数采用的是最大后验准则概率，因此描述为: 将判别函数取对数可得： 其中，是常数项，对于各个判别函数来说，pωi也是不变的，因此，判别函数进一步简化为： 根据最大后验准则概率得到监测信号的决策： 其中，表示对应的失真类型，因此，我们的模型不仅能监测信号是否失真，还能判别失真的类型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电子科技集团公司第五十四研究所，其通讯地址为：050000 河北省石家庄市中山西路589号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。