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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于深度学习增强的卫星导航定位方法及系统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：CN121578351B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610113709.5，技术领域涉及：G01S19/45；该发明授权一种基于深度学习增强的卫星导航定位方法及系统是由曹宇宸;王其;安泓运设计研发完成，并于2026-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习增强的卫星导航定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习增强的卫星导航定位方法及系统，方法包括：将天空灰度图像输入至所述多尺度空间频域感知模型获得包含遮挡信息的天空分割图像；将卫星在三维物理空间中的位置投影至天空分割图像中获得天空卫星感知图像；将天空卫星感知图像输入至深度可分离空间卷积网络获得空间判别特征；通过融合GNSS信号和空间判别特征获得融合特征向量；将融合特征向量输入至基于多头注意力的长短期记忆网络模型获得导航信号类型判别结果；根据导航信号类型判别结果动态调整GNSS信号的权重系数，并执行定位解算获得精确定位信息；本发明对NLOS信号动态识别与抑制，从而提升定位系统在城市复杂环境下定位性能的和精度。

本发明授权一种基于深度学习增强的卫星导航定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习增强的卫星导航定位方法，其特征在于，包括： 通过鱼眼相机采集定位终端上方的天空视图信息获得天空实景图像；对天空实景图像进行灰度化处理和模糊化处理获得天空灰度图像； 将天空灰度图像输入至多尺度空间频域感知模型获得包含遮挡信息的天空分割图像；将卫星在三维物理空间中的位置投影至天空分割图像中获得天空卫星感知图像； 将天空卫星感知图像输入至深度可分离空间卷积网络获得空间判别特征，具体包括： 所述深度可分离空间卷积网络包括分离层和门控卷积块； 由分离层对天空卫星感知图像按照特征尺度拆分获得高频细节特征和低频全局特征，将高频细节特征和低频全局特征输入至所述门控卷积块获得高频关键特征和低频关键特征，表达公式为： ； ； 公式中，为高频细节特征或低频全局特征归一化后的中间特征；为输入门控卷积块的高频细节特征或低频全局特征，为层归一化操作；、和表示为线性变换权重；为卷积操作函数；为Sigmoid激活函数；为门控卷积块输出的高频关键特征或低频关键特征；为逐元素乘法； 将高频细节特征、低频全局特征、高频关键特征和低频关键特征拼接获得空间判别特征； 由定位终端获取GNSS信号，通过融合GNSS信号和空间判别特征获得融合特征向量；将融合特征向量输入至基于多头注意力的长短期记忆网络模型获得导航信号类型判别结果； 根据导航信号类型判别结果动态调整GNSS信号的权重系数，并执行定位解算获得精确定位信息。

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