北斗导航 ｜ 探讨VisionTransformer（ViT）是否可以用于接收机自主完好性监测

Vision Transformer（ViT）作为一种基于自注意力机制的深度学习模型，在接收机自主完好性监测（RAIM）中具有潜在的应用价值。结合搜索结果的文献和技术分析，以下是ViT在RAIM中的适用性及具体应用方向：

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1. ViT在RAIM中的适用性分析

（1）空间相关性建模

ViT通过自注意力机制能有效捕捉多卫星间的空间相关性，例如：

• 卫星信号异常检测：ViT可分析不同卫星的伪距、载波相位等观测数据，识别低仰角卫星与多路径效应、钟差同步等异常关联性，替代传统的最小二乘残差法。
• 全局特征提取：传统RAIM依赖局部残差分析，而ViT通过全局注意力机制增强对多卫星联合定位误差的整体建模能力。

（2）动态场景适应性

• 多源数据融合：ViT可结合激光雷达、惯性导航等多模态数据，构建三维环境模型，提升复杂城市峡谷等动态场景下的故障隔离能力。