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公开(公告)号：CN108089216A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201611021483.9
申请日：2016-11-21
Applicant: 千寻位置网络有限公司
IPC: G01S19/46
Abstract: 本发明公开了一种辅助定位方法和系统。该方法包括以下步骤：得到终端的cell-ID的ID获取步骤；从存储于数据库的数据中寻找与终端的cell-ID对应的移动网络的小区位置信息的位置信息寻找步骤；以及定位步骤，在定位步骤中，如果寻找到小区位置信息，则将该小区位置所对应的所有可见卫星的星历数据发送到所述终端，供所述终端定位，如果没有寻找到小区位置信息，根据所述cell-ID中的MCC信息查找MCC对应的国家或地区，将该国家或地区的地理范围内所有可见卫星的星历数据发送到所述终端，供所述终端定位。通过将终端提供的cell-ID与数据库中的信息进行匹配，即便没有匹配成功也能根据cell-ID所提供的信息计算出可见卫星，从而提高了定位的精确度，也提升了效率。
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公开(公告)号：CN106932799A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710118910.3
申请日：2017-03-01
Applicant: 千寻位置网络有限公司
IPC: G01S19/42
CPC classification number: G01S19/42
Abstract: 本发明涉及一种基于位置模糊度的可见卫星确定方法，包括以下步骤：获取终端位置及位置模糊度；根据获取的位置及位置模糊度，按照公式计算卫星截止高度角；根据服务器存储的卫星星历和获取的终端位置，计算卫星高度角；卫星高度角大于计算的卫星截止高度角，则将该卫星归为可见卫星集合，否则归为不可见卫星集合；结束流程。本发明根据物理连接的Cell信息或WLAN信息，确定终端的概略位置及位置模糊度，缩小了终端位置范围，从而快速有效地确定GNSS终端的可见卫星集合。
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公开(公告)号：CN114910095A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202110173592.7
申请日：2021-02-09
Applicant: 千寻位置网络有限公司
IPC: G01C25/00
Abstract: 本申请实施例提供了一种对中杆误差的确定方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：在对中杆杆尖与地面接触点保持接触的情况下，获取对中杆不同姿态下的多组实时特征数据，其中，多组实时特征数据包括多组对中杆第一实时特征数据、以及多组对中杆第二实时特征数据；根据多组第一特征数据以及多组第二特征数据，采用预设融合滤波算法计算得到多组对中杆姿态信息；根据多组对中杆姿态信息和多组第二实时特征数据，采用预设卡尔曼滤波算法计算得到对中杆三维矢量误差；本申请实施例能够解决现有技术确定出的对中杆三维矢量误差精度较差的问题。
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公开(公告)号：CN114660639A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202011548042.0
申请日：2020-12-23
Applicant: 千寻位置网络有限公司
Abstract: 本申请公开了一种定位置信误差模型的确定方法和定位置信误差的确定方法，属于通信技术领域。该方法包括：获取接收机的全球导航卫星系统GNSS观测信息；对GNSS观测信息进行解算，得到定位结果，并基于解算过程中的中间解算变量得到置信误差特征值；将置信误差特征值和与定位结果对应的置信误差真值输入到回归模型进行训练得到定位置信误差模型。根据本申请实施例，能够提高实时定位结果的定位置信误差的准确性，从而提高对定位结果进行评估的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113447960B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202010239198.4
申请日：2020-03-30
Applicant: 千寻位置网络有限公司
Abstract: 本申请涉及定位领域，公开了一种基于GNSS/MEMS组合车载导航系统的误差标定方法及系统。该方法包括：建立MEMS模块在车体坐标系下的误差模型，误差模型包括陀螺的误差模型和加速度计的误差模型，陀螺的误差模型的误差项至少包括陀螺三轴零偏误差项、“上”向刻度因子误差项，加速度计的误差模型的误差项至少包括加速度计三轴零偏误差项、“前”向刻度因子误差项；根据误差模型构建系统的误差状态方程，误差状态方程包括对应于误差模型中各个误差项的状态量；根据GNSS模块的位置和速度、MEMS模块的位置和速度以及GNSS模块和MEMS模块的杆臂构建MEMS模块的误差量测方程；根据卡尔曼滤波对误差状态方程和误差量测方程进行解算，得到误差项的标定数据。
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公开(公告)号：CN111221011B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN201811423812.1
申请日：2018-11-26
Applicant: 千寻位置网络有限公司
IPC: G01S19/42
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的GNSS定位方法，包括以下步骤：进行初始定位，计算伪距先验残差和多普勒先验残差；基于机器学习中的k‑mean聚类算法进行GNSS观测量的质量控制；通过训练样本进行场景识别的支持向量机模型参数的训练学习，获得对应的支持向量机分类函数后，进行场景识别；以跟踪卫星的多普勒先验残差和已知的运动模式作为训练样本，进行运动模式识别的支持向量机模型参数的训练学习，获得对应的支持向量机分类函数，以卫星多普勒先验残差作为支持向量机模型的输入，进行运动模式识别；基于场景识别的结果对GNSS观测量质量控制算法进行调整，基于运动模式识别的结果对GNSS定位策略进行调整。
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公开(公告)号：CN107807368B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201610815056.1
申请日：2016-09-09
Applicant: 千寻位置网络有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于卫星观测量的定位方法和定位系统。该方法包括以下步骤：得到多个卫星的观测量的观测量获取步骤；通过RAIM进行多个卫星的观测量中的异常观测量的剔除的RAIM剔除步骤；对通过多径检测进行无法被剔除的多径干扰信号进行判定的多径检测步骤；以及根据经过了RAIM剔除步骤和多径检测步骤之后的卫星的观测量进行定位的定位步骤。通过接收机完好性检测技术，对异常星历数据进行检测并且排除，通过信号处理技术检测出多径干扰信号，从而检测伪距修正量中的异常分量，提高了定位的精确度，也提升了效率。
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公开(公告)号：CN107783166B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201610756856.0
申请日：2016-08-29
Applicant: 千寻位置网络有限公司
Abstract: 本发明涉及卫星定位系统，公开了一种GPS速度异常检测与修复的方法及其系统。本发明中，GPS速度异常检测与修复的方法包括以下步骤：计算接收机的GPS速度；检测GPS速度是否异常；如果GPS速度异常，则检测各多普勒频移观测值是否合格；如果多普勒频移观测值全部合格，且DOP值超过预先设定的第一阈值，则将高程方向的速度约束方程与观测方程一起计算接收机的GPS速度。如果GPS速度异常、多普勒频移观测值全部合格，且DOP值超过预先设定的门限，则将高程方向的速度约束方程与观测方程一起计算GPS速度，能有效地减小GPS速度计算误差。
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公开(公告)号：CN111221011A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201811423812.1
申请日：2018-11-26
Applicant: 千寻位置网络有限公司
IPC: G01S19/42
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的GNSS定位方法，包括以下步骤：进行初始定位，计算伪距先验残差和多普勒先验残差；基于机器学习中的k-mean聚类算法进行GNSS观测量的质量控制；通过训练样本进行场景识别的支持向量机模型参数的训练学习，获得对应的支持向量机分类函数后，进行场景识别；以跟踪卫星的多普勒先验残差和已知的运动模式作为训练样本，进行运动模式识别的支持向量机模型参数的训练学习，获得对应的支持向量机分类函数，以卫星多普勒先验残差作为支持向量机模型的输入，进行运动模式识别；基于场景识别的结果对GNSS观测量质量控制算法进行调整，基于运动模式识别的结果对GNSS定位策略进行调整。
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