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龍圖騰網獲悉哈爾濱工業大學(鞍山)工業技術研究院申請的專利基于人工蜂群優化相關向量機的DVL測速模型訓練方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114993312B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210545961.5，技術領域涉及：G01C21/20；該發明授權基于人工蜂群優化相關向量機的DVL測速模型訓練方法是由趙博;王天宇;張潤峰設計研發完成，并于2022-05-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于人工蜂群優化相關向量機的DVL測速模型訓練方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于人工蜂群優化相關向量機的DVL測速模型訓練方法，包括：搭建AUV測試平臺，獲取慣導系統的三軸陀螺和三軸加速度計數據、三軸DVL速度信息、GNSS輸出的經緯度和深度計提供的深度訓練樣本；以慣導系統輸出的航向、俯仰、橫滾、航向變化率及三軸DVL速度信息作為RVM模型輸入集，以三軸慣導系統速度信息分別作為RVM模型輸出集；初始化RVM核函數參數，將標準化數據映射到特征空間；計算后驗分布的均值和方差；更新計算超參數和噪聲方差，從而得到稀疏化的模型；利用人工蜂群算法對各RVM中的混合核函數參數進行優化，其中利用GNSS和深度計對人工蜂群算法中的目標函數進行約束。該方法實現了SINSDVL組合導航的定位誤差由3‰航程減少至1.5‰航程。

本發明授權基于人工蜂群優化相關向量機的DVL測速模型訓練方法在權利要求書中公布了：1.一種基于人工蜂群優化相關向量機的DVL測速模型訓練方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟一，搭建AUV測試平臺，獲取慣導系統的原始數據、DVL輸出三軸速度信息、GNSS輸出的經緯度和深度計提供的深度訓練樣本，所述的慣導系統的原始數據包括三軸加速度計和三軸陀螺儀信息； 步驟二，對獲取的慣導系統數據訓練樣本進行初始對準，待初始對準結束，進行實時姿態解算和速度解算，得到載體的航向Heading、俯仰Pitch、橫滾Roll、航向變化率dHeading及三軸載體系下速度信息V_x、V_y和V_z； 步驟三，獲取DVL輸出載體的三軸速度信息DVL_x、DVL_y和DVL_z，以DVL_x、DVL_y、DVL_z、Heading、Pitch、Roll及dHeading作為RVM模型輸入集x，以V_x、V_y及V_z分別作為輸出集y，組成數據訓練集其中N為采樣點數，分別作為3個RVM模型的訓練樣本； 步驟四，初始化各RVM中的混合核函數Kx,xi中的參數； 步驟五，初始化超參數α和噪聲方差σ2，利用核函數將標準化數據映射到特征空間； 步驟六，計算后驗分布的均值μ和方差Σ； 步驟七，更新計算超參數α和噪聲方差σ2，剔除α中無窮大的元素，對應ωi為0，ωi為模型權值ω的第i個元素，得到非零ωi對應的向量即為相關向量，從而得到稀疏化的模型； 步驟八，利用人工蜂群算法對各RVM中的混合核函數參數進行優化，其中利用GNSS和深度計對人工蜂群算法中的目標函數進行自適應調整，得到最優的核函數參數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人哈爾濱工業大學(鞍山)工業技術研究院，其通訊地址為：114000 遼寧省鞍山市千山中路196號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。