复杂多变环境下多模态特征融合的多径信号智能识别方法

本发明公开了一种复杂多变环境下多模态特征融合的多径信号智能识别方法，该方法包括：获取原始卫星数据并进行裁剪预处理；对原始卫星数据进行图像处理，并生成二维图像数据和三维图像数据，整合得到图像数据集；构建多模态特征融合的深度学习框架，该框架包括特征提取模块和特征融合模块；利用图像数据集和对应时刻的卫星观测值训练该深度学习框架；将实时GNSS基带信号转为图像数据后输入至训练完成的模型，完成信号分类。通过使用本发明，能够在较低信噪比或信号路径高度重叠的条件下实现高精度的信号识别。本发明可广泛应用于信号识别领域。