CN109116351B - 一种星载InSAR定位解析算法 - Google Patents

一种星载InSAR定位解析算法 Download PDF

Info

Publication number
CN109116351B
CN109116351B CN201810735120.4A CN201810735120A CN109116351B CN 109116351 B CN109116351 B CN 109116351B CN 201810735120 A CN201810735120 A CN 201810735120A CN 109116351 B CN109116351 B CN 109116351B
Authority
CN
China
Prior art keywords
coordinate system
radar antenna
point
phase center
geocentric
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201810735120.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109116351A (zh
Inventor
时信华
杨庆庆
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhongke Star Map Co ltd
Original Assignee
Zhongke Star Map Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhongke Star Map Co ltd filed Critical Zhongke Star Map Co ltd
Priority to CN201810735120.4A priority Critical patent/CN109116351B/zh
Publication of CN109116351A publication Critical patent/CN109116351A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109116351B publication Critical patent/CN109116351B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/89—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G01S13/90—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging using synthetic aperture techniques, e.g. synthetic aperture radar [SAR] techniques
    • G01S13/9021—SAR image post-processing techniques
    • G01S13/9023—SAR image post-processing techniques combined with interferometric techniques

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

本发明公开了一种星载InSAR定位解析算法，包括以下步骤：a、根据主雷达天线相位中心在地心坐标系的位置和速度，在主雷达方位向上建立以主雷达天线相位中心为原点的局部坐标系；b、根据主雷达天线相位中心、辅雷达天线相位中心的位置和速度，计算获得待定位点P在局部坐标系下的坐标；c、根据主雷达天线相位中心在地心坐标系下的坐标和待定位点P在局部坐标系下的坐标，获得待定位点P在地心坐标系下的坐标。本发明的算法利用更加严密的算法模型，而且几何意义明显，可以同时保证算法编码精度，并使编码效率明显提高。星载InSAR定位得到DSM时，最终使得算法精度与Mora模型法相同，但效率提高5倍。

Description

一种星载InSAR定位解析算法
技术领域
本发明涉及定位算法，尤其涉及一种星载InSAR定位解析算法。
背景技术
合成孔径雷达干涉(InSAR)，是一种应用于测绘和遥感的雷达技术。它是利用合成孔径雷达对同一地区观测的两幅复数值影像数据进行相干处理，以获取地表高程信息的技术。InSAR定位解析得到高精度的数字高程模型(DEM)，是InSAR数据处理的一个重要的环节，其目的是利用基线矢量、轨道、速度和绝对干涉相位等信息求解地面点三维坐标。已有的SAR定位算法大体可分为两类，第一类是高程平面分开答解方法，即先求出高程，再求解出平面坐标，最终得到地面点的三维坐标，典型的有Ambiguity方法、Rodriguez法和Schwabish法等。第二类方法是将地面点的三维坐标作为未知数，利用一定的模型进行求解，典型的有Mora模型法、距离向闭合定位模型法。
无论是Ambiguity、Rodriguez还是Schwabish方法，在进行平面高程分开求解时均进行了一定程度的近似。这种近似使得定位模型不严密，从而导致定位结果存在较大误差。Mora模型法采用严密定位模型进行编码，其优点是定位过程不损失精度，缺点是方程无法直接答解，但只能通过迭代方式进行，编码效率不高。距离向闭合定位模型法采用直接法进行求解，模型严密，但其缺点是模型没有明显的几何意义，同时逐点求解方向矢量导致求解效率较低。
发明内容
为了解决解决现有技术条件下，星载InSAR定位得到DSM时，或定位误差较大、或计算效率较低的问题，本发明提供了一种星载InSAR定位解析算法。
为了解决以上技术问题，本发明采用的技术方案是：一种星载InSAR定位解析算法，包括以下步骤：
a、根据主雷达天线相位中心在地心坐标系的位置和速度，在主雷达方位向上建立以主雷达天线相位中心为原点的局部坐标系；
b、根据主雷达天线相位中心、辅雷达天线相位中心的位置和速度，计算获得待定位点P在局部坐标系下的坐标，计算方法具体为：
根据Mora模型法获得以下三个方程：
Figure GDA0002480093540000021
Figure GDA0002480093540000022
Figure GDA0002480093540000023
其中，X1，Y1，Z1表示主雷达天线相位中心的坐标，X2，Y2，Z2表示辅雷达天线相位中心的坐标，Xt，Yt，Zt表示待定位点P坐标，R1表示主雷达天线相位中心到待定位点P距离，R2表示辅雷达天线相位中心到待定位点P距离，λ表示雷达发射信号波长，φ表示干涉相位，ρ表示模糊高度，fd表示多普勒频率；
将上述方程应用于局部坐标系，得到待定位点P在局部坐标系下的坐标；
c、根据主雷达天线相位中心在地心坐标系下的坐标和待定位点P在局部坐标系下的坐标，获得待定位点P在地心坐标系下的坐标。
进一步地，所述步骤a中，设主雷达天线相位中心在地心坐标系的位置为
Figure GDA0002480093540000024
速度为
Figure GDA0002480093540000025
定义以主雷达天线相位中心为原点的局部坐标系O-X′Y′Z′，Y′轴为
Figure GDA0002480093540000026
X′轴为
Figure GDA0002480093540000027
Z′轴为X′×Y′，遵循右手定律。
进一步地，所述步骤b中，将方程(1)，(2)，(3)应用于局部坐标系O-X′Y′Z′，设
Figure GDA0002480093540000028
是成像时，主雷达天线相位中心与辅雷达天线相位中心的连线,BX、BY、BZ是基线矢量
Figure GDA0002480093540000029
分别在O-X′Y′Z′坐标系下三轴的投影；此时，X1＝Y1＝Z1＝0，X2＝BX，Y2＝BY，Z2＝BZ，则方程(1)，(2)变为：
Figure GDA00024800935400000210
(BX-Xt)2+(BY-Yt)2+(BZ-Zt)2＝(R1+λφ/2ρπ)2 (5)
方程(3)表示以主星APC速度为轴的一个圆锥，圆锥的张角表示为
Figure GDA0002480093540000031
将方程(3)带入方程(1)，方程(1)变成一个周长固定的圆锥的底部，圆锥的边长为R1，圆的半径为R0＝R1 sinγ。点P必然在这个圆上，其Y′坐标为R1 cosγ；
将Y′＝R1 cosγ带入方程(4)和方程(5)，可得
Figure GDA0002480093540000032
Figure GDA0002480093540000033
设
Figure GDA0002480093540000034
则方程(7)变成
Figure GDA0002480093540000035
方程(6)、(8)表示在X′OZ′坐标系下两个圆相交，其交点分别为A1和A2，其中A1为虚解，A2为正解；
易得，Xt＝R0 cos(α-β)，Zt＝R0 sin(α-β)，其中α＝atan(BZ/BX)，
Figure GDA0002480093540000036
由此可得待定位点P在局部坐标系O-X′Y′Z′下的坐标
(Xt,Yt,Zt)＝[R1 cos(α-β),R1 cosγ,R1 sin(α-β)]。
进一步地，所述步骤c中，待定位点P在地心坐标系下的坐标(XP,YP,ZP)的计算方法具体为：
Figure GDA0002480093540000037
其中，(xa,ya,za)，(xb,yb,zb)和(xc,yc,zc)分别为局部坐标系O-X′Y′Z′的X′、Y′和Z′三轴在地心坐标系下的单位矢量；(X1,Y1,Z1)是主雷达APC在地心坐标系下的坐标。
进一步地，所述星载InSAR定位解析算法还包括：步骤d、按照步骤a-c获得目标地面每一点在地心坐标系下的坐标，并按照其构建数字高程模型。
本发明在首先在方位向上建立局部坐标系并推导出地面待测点在局部坐标下的三维坐标，然后建立局部坐标系与地心坐标系之间的转换关系，并求解出该点在地心坐标系下的坐标。本发明的算法利用更加严密的算法模型，而且几何意义明显，可以同时保证算法编码精度，并使编码效率明显提高。星载InSAR定位得到DSM时，最终使得算法精度与Mora模型法相同，但效率提高5倍。
附图说明
图1为局部坐标系定义示意图。
图2为多普勒方程与距离方程联合示意图。
图3为X′OZ′坐标系下两个圆相交的示意图。
图4为试验地区雷达强度图像。
图5为试验地区DEM数据图。
图6为试验过程中控制点分布情况示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
卫星在飞行过程中，其速度和位置会不断发生变化，但是对于同一距离向，其基线矢量、主雷达天线相位中心(APC)速度、位置以及多普勒中心频率相同。本发明思路就是在雷达图像每一距离向上建立局部坐标系，求解距离向上每一点在局部坐标系中的坐标，然后将其转换到地心坐标系中，从而求得地面点的三维坐标。
a、局部坐标系定义：
设主雷达APC在地心坐标系的位置为
Figure GDA0002480093540000041
速度为
Figure GDA0002480093540000051
定义Y′轴为
Figure GDA0002480093540000052
定义X′轴为
Figure GDA0002480093540000053
Z′轴为X′×Y′,符号×表示矢量叉乘，遵循右手定律，如图1所示。
R2是辅雷达APC到地面点P的距离，
Figure GDA0002480093540000054
是主辅雷达成像时APC的连线,BX、BY、BZ是基线矢量
Figure GDA0002480093540000055
分别在O-X′Y′Z′坐标系下三轴的投影。
b、求解地面点P在局部坐标系下的坐标：
Mora法可用以下三个方程表示：
Figure GDA0002480093540000056
Figure GDA0002480093540000057
Figure GDA0002480093540000058
其中，X1，Y1，Z1表示雷达主星坐标，X2，Y2，Z2表示雷达辅星坐标，Xt，Yt，Zt表示地面点坐标。R1表示主星到地面点距离，R2表示辅星到地面点距离，λ表示雷达发射信号波长，φ表示干涉相位，ρ表示模糊高度，fd表示多普勒频率。
本发明算法的原理为：在局部坐标系下，X1＝Y1＝Z1＝0，X2＝BX，Y2＝BY，Z2＝BZ，则方程(1)，(2)变为：
Figure GDA0002480093540000059
(BX-Xt)2+(BY-Yt)2+(BZ-Zt)2＝(R1+λφ/2ρπ)2 (5)
方程(3)表示以主星APC速度为轴的一个圆锥，圆锥的张角表示为
Figure GDA00024800935400000510
如图2所示。
将方程(3)带入方程(1)，方程(1)变成一个周长固定的圆锥的底部，圆锥的边长为R1，圆的半径为R0＝R1 sinγ。点P必然在这个圆上，其Y′坐标为R1 cosγ。
将Y′＝R1 cosγ带入方程(4)和方程(5)，可得
Figure GDA0002480093540000061
Figure GDA0002480093540000062
设
Figure GDA0002480093540000066
则方程(7)变成
Figure GDA0002480093540000063
方程(6)、(8)表示在X′OZ′坐标系下两个圆相交，如图3所示，其交点分别为A1和A2，其中A1为虚解，A2为正解。
易得，Xt＝R0 cos(α-β)，Zt＝R0 sin(α-β)。
其中α＝atan(BZ/BX)，
Figure GDA0002480093540000064
由此可得地面点P在局部坐标系下的坐标
(Xt,Yt,Zt)＝[R1 cos(α-β),R1 cosγ,R1 sin(α-β)]。
从图2和图3可以看出，在局部坐标下，当γ＝0时，此时的原理示意图与经典InSAR模型相同，也即经典定位模型是本模型的一个特例，当多普勒中心频率fd＝0时，本模型退化为经典InSAR二维模型。
c、局部坐标系向全局坐标系的转换：
设局部坐标系O-X′Y′Z′三轴在地心坐标系下的单位矢量分别为(xa,ya,za)，(xb,yb,zb)和(xc,yc,zc)，地面点P在局部坐标系下的坐标为(Xt,Yt,Zt)，则其在地心坐标系下的坐标(XP,YP,ZP)为：
Figure GDA0002480093540000065
其中，是主雷达APC在地心坐标系下的坐标。
d、获得目标地面每一点在地心坐标系下的坐标，并按照其构建高精度的数字高程模型。
一、试验与结果分析：
为了验证算法的正确性与效率，采用了基于回波仿真模式的仿真数据进行了试验。仿真地区为河北尚义地区，场景大小10km×10km、X波段、轨道高度515km、波束下视角41°，波长为0.032m、影像采样间隔为3.2×1.6m(方位向×距离向)，像素个数为4272×6207(方位向×距离向)，基线长度约为740m，其强度图像和DEM数据如图4和图5所示。
二、定位精度试验：
场地中共布设有100个控制点，其分布如图6所示，其中横轴是距离向，纵轴是方位向。从图中可以看出，控制点分布基本是均匀分布。
定位精度试验主要是验证三种不同地理编码方法的定位精度，分别用三种方法计算控制点的坐标，并与实际坐标进行比较，统计三轴的中误差和总定位误差如表1。从表1可以看出，三种方法定位精度基本一致，差别在毫米级，误差基本可以忽略不计。
表1三种方法定位精度统计 单位(m)
Figure GDA0002480093540000071
三、编码效率试验：
以整个场景数据为单位，逐点进行地理编码，然后统计三种方法编码所需时间。测试环境为：PⅢ XEON 2.8G处理器、内存2GB、硬盘1TB，其所消耗时间如表2所示。
表2编码所花费时间 单位(s)
Figure GDA0002480093540000072
Figure GDA0002480093540000081
可以看出，相同场景情况下，Mora模型法消耗时间最长，直接地理编码法消耗时间最短，这是因为后者只需要在整个距离向上定义一次局部坐标系即可，其余就是局部坐标系向全局坐标系转换所耗费时间。距离向闭合定位模型法消耗时间在两者之间，这是因为该方法需要对每个点计算一次斜距矢量
Figure GDA0002480093540000082
因此耗费了时间。
上述实施方式并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的技术方案范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也均属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种星载InSAR定位解析算法，其特征在于：包括以下步骤：
a、根据主雷达天线相位中心在地心坐标系的位置和速度，在主雷达方位向上建立以主雷达天线相位中心为原点的局部坐标系；
b、根据主雷达天线相位中心、辅雷达天线相位中心的位置和速度，计算获得待定位点P在局部坐标系下的坐标，计算方法具体为：
根据Mora模型法获得以下三个方程：
Figure FDA0002480093530000011
Figure FDA0002480093530000012
Figure FDA0002480093530000013
其中，X1，Y1，Z1表示主雷达天线相位中心的坐标，X2，Y2，Z2表示辅雷达天线相位中心的坐标，Xt，Yt，Zt表示待定位点P坐标，R1表示主雷达天线相位中心到待定位点P距离，R2表示辅雷达天线相位中心到待定位点P距离，λ表示雷达发射信号波长，φ表示干涉相位，ρ表示模糊高度，fd表示多普勒频率；
将上述方程应用于局部坐标系，得到待定位点P在局部坐标系下的坐标；
c、根据主雷达天线相位中心在地心坐标系下的坐标和待定位点P在局部坐标系下的坐标，获得待定位点P在地心坐标系下的坐标。
2.根据权利要求1所述的星载InSAR定位解析算法，其特征在于：所述步骤a中，设主雷达天线相位中心在地心坐标系的位置为
Figure FDA0002480093530000014
速度为
Figure FDA0002480093530000015
定义以主雷达天线相位中心为原点的局部坐标系O-X′Y′Z′，Y′轴为
Figure FDA0002480093530000016
X′轴为
Figure FDA0002480093530000017
Z′轴为X′×Y′，遵循右手定律。
3.根据权利要求2所述的星载InSAR定位解析算法，其特征在于：所述步骤b中，将方程(1)，(2)，(3)应用于局部坐标系O-X′Y′Z′，设
Figure FDA0002480093530000018
是成像时，主雷达天线相位中心与辅雷达天线相位中心的连线,BX、BY、BZ是基线矢量
Figure FDA0002480093530000019
分别在O-X′Y′Z′坐标系下三轴的投影；此时，X1＝Y1＝Z1＝0，X2＝BX，Y2＝BY，Z2＝BZ，则方程(1)，(2)变为：
Figure FDA0002480093530000021
(BX-Xt)2+(BY-Yt)2+(BZ-Zt)2＝(R1+λφ/2ρπ)2 (5)
方程(3)表示以主星APC速度为轴的一个圆锥，圆锥的张角表示为γ，
Figure FDA0002480093530000022
将方程(3)带入方程(1)，方程(1)变成一个周长固定的圆锥的底部，圆锥的边长为R1，圆的半径为R0＝R1sinγ，点P必然在这个圆上，其Y′坐标为R1cosγ；
将Y′＝R1cosγ带入方程(4)和方程(5)，可得
Figure FDA0002480093530000023
Figure FDA0002480093530000024
设
Figure FDA0002480093530000025
则方程(7)变成
Figure FDA0002480093530000026
方程(6)、(8)表示在X′OZ′坐标系下两个圆相交，其交点分别为A1和A2，其中A1为虚解，A2为正解；
易得，Xt＝R0cos(α-β)，Zt＝R0sin(α-β)，其中α＝atan(BZ/BX)，
Figure FDA0002480093530000027
由此可得待定位点P在局部坐标系O-X′Y′Z′下的坐标
(Xt,Yt,Zt)＝[R1cos(α-β),R1cosγ,R1sin(α-β)]。
4.根据权利要求3所述的星载InSAR定位解析算法，其特征在于：所述步骤c中，待定位点P在地心坐标系下的坐标(XP,YP,ZP)的计算方法具体为：
Figure FDA0002480093530000028
其中，(xa,ya,za)，(xb,yb,zb)和(xc,yc,zc)分别为局部坐标系O-X′Y′Z′的X′、Y′和Z′三轴在地心坐标系下的单位矢量；(X1,Y1,Z1)是主雷达APC在地心坐标系下的坐标。
5.根据权利要求4所述的星载InSAR定位解析算法，其特征在于：所述星载InSAR定位解析算法还包括：步骤d、按照步骤a-c获得目标地面每一点在地心坐标系下的坐标，并按照其构建数字高程模型。
CN201810735120.4A 2018-07-06 2018-07-06 一种星载InSAR定位解析算法 Active CN109116351B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810735120.4A CN109116351B (zh) 2018-07-06 2018-07-06 一种星载InSAR定位解析算法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810735120.4A CN109116351B (zh) 2018-07-06 2018-07-06 一种星载InSAR定位解析算法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109116351A CN109116351A (zh) 2019-01-01
CN109116351B true CN109116351B (zh) 2020-07-24

Family

ID=64822058

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810735120.4A Active CN109116351B (zh) 2018-07-06 2018-07-06 一种星载InSAR定位解析算法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109116351B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109975836B (zh) * 2019-04-08 2021-03-26 中国科学院电子学研究所 解算ccd图像地面位置方法、装置、电子设备及介质
CN115276760B (zh) * 2022-06-24 2023-06-23 中国联合网络通信集团有限公司 波束中心的位置确定方法、装置及计算机存储介质
CN117932195B (zh) * 2024-03-22 2024-05-28 中国科学院空天信息创新研究院 一种星载sar图像在轨定位迭代初值计算方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101414003A (zh) * 2008-11-28 2009-04-22 北京航空航天大学 一种基于星地坐标转换的星载sar图像地理编码方法
CN105677942A (zh) * 2015-12-27 2016-06-15 北京航空航天大学 一种重复轨道星载自然场景sar复图像数据快速仿真方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101414003A (zh) * 2008-11-28 2009-04-22 北京航空航天大学 一种基于星地坐标转换的星载sar图像地理编码方法
CN105677942A (zh) * 2015-12-27 2016-06-15 北京航空航天大学 一种重复轨道星载自然场景sar复图像数据快速仿真方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于分布式InSAR的DEM生成算法研究;王雅楠;《中国优秀硕士学位论文全文数据库基础科学辑》;20120330;第A008-139页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN109116351A (zh) 2019-01-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107167786B (zh) 卫星激光测高数据辅助提取高程控制点方法
CN112305510B (zh) 一种基于dem匹配的合成孔径雷达影像几何定标方法
Maas Methods for measuring height and planimetry discrepancies in airborne laserscanner data
CN105677942B (zh) 一种重复轨道星载自然场景sar复图像数据快速仿真方法
CN102662171B (zh) 一种sar层析三维成像方法
CN109116351B (zh) 一种星载InSAR定位解析算法
CN106556822B (zh) 星载滑动聚束sar瞄准精度在轨测试方法
CN110503687B (zh) 一种空中光电测量平台目标定位方法
CN106526593B (zh) 基于sar严密成像模型的子像素级角反射器自动定位方法
CN111398980B (zh) 一种机载LiDAR数据处理的方法及装置
KR101862717B1 (ko) 레이더 전시기의 좌표 변환 장치 및 방법
CN110297220B (zh) 一种双天线InSAR系统基线矢量的测量方法
CN107783157B (zh) 基于导航卫星的外辐射源智能选星方法、系统及雷达平台
WO2020151213A1 (zh) 一种空地结合的潮间带一体化测绘方法
CN110940966B (zh) 一种基于激光测高卫星足印影像的激光足印平面定位方法
CN109782276A (zh) 一种长基线机载重轨干涉sar配准方法
CN110617816A (zh) 一种精确导航引导进行机场跑道异物清除的方法及系统
CN109946682B (zh) 基于ICESat/GLAS的GF3数据基线估计方法
Boehm et al. Accuracy of exterior orientation for a range camera
CN110488294A (zh) 一种星载多基线全息sar成像方法
CN113610902B (zh) 地基真实孔径雷达与点云数据映射配准方法
CN113238202B (zh) 光子激光三维成像系统的坐标系点云计算方法及其应用
CN111856464B (zh) 一种基于单控制点信息的车载sar的dem提取方法
CN106371096A (zh) 机载双天线InSAR三维构像模型构建方法
CN108333562A (zh) 一种地形高程自适应的降维图像配准方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information
CB02 Change of applicant information

Address after: 101399 No. 2 East Airport Road, Shunyi Airport Economic Core Area, Beijing (1st, 5th and 7th floors of Industrial Park 1A-4)

Applicant after: Zhongke Star Map Co., Ltd.

Address before: 101399 No. 2 East Airport Road, Shunyi Airport Economic Core Area, Beijing (1st, 5th and 7th floors of Industrial Park 1A-4)

Applicant before: Space Star Technology (Beijing) Co., Ltd.

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant