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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍火箭軍工程大學申請的專利一種基于群協同進化的慣性導航方法及系統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：CN120176685B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202510661047.0，技術領域涉及：G01C21/20；該發明授權一種基于群協同進化的慣性導航方法及系統是由周召發;張志利;李新宇;梁哲;常振軍;段輝設計研發完成，并于2025-05-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于群協同進化的慣性導航方法及系統在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于群協同進化的慣性導航方法及系統，涉及慣性導航技術領域，該方法包括：根據慣導數據進行凝固坐標系下雙矢量定姿的粗對準；確定尋優變量，并構建初始對準的目標函數；利用群協同進化算法求解初始對準的目標函數，得到最優的變量組，進而計算基于群協同進化粗對準方法所得姿態角；在此基礎上進行Kalman濾波的精對準，完成慣性導航的初始對準后，載體轉入導航狀態進行位置坐標的確定。本申請基于群協同進化算法進行初始對準，能夠有效提高慣性導航的定向精度和魯棒性，進而提高導航定位精度。

本發明授權一種基于群協同進化的慣性導航方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于群協同進化的慣性導航方法，其特征在于，包括： 基于慣導數據，利用雙矢量定姿算法完成凝固坐標系下的粗對準； 確定尋優變量，并基于尋優變量構建初始對準的目標函數； 利用群協同進化算法求解初始對準的目標函數，得到最優變量組； 基于最優變量組，計算基于群協同進化粗對準方法所得的姿態轉換矩陣； 基于姿態轉換矩陣，利用Kalman濾波進行精對準，確定姿態陣； 載體轉入導航狀態，基于姿態陣進行導航解算完成位置坐標的確定； 其中，所述利用群協同進化算法求解初始對準的目標函數，得到最優變量組，包括： 初始化群協同進化算法的基本參數；所述基本參數包括：目標種群數量Popsize、總迭代次數閾值IterNum、協同進化時機CENum和吞并時機MergerNum； 令外循環迭代次數j=1； 獲取N個基礎算法；N個所述基礎算法的種類均不同； 令基礎算法數量n=N； 種群初始化得到初始總種群； 從初始總種群中為每個基礎算法分配對應的初始小種群； 分別確定每個基礎算法的初始性能評估量；任一初始性能評估量是利用對應初始小種群對基礎算法進行初步尋優后得到的； 確定初始性能評估量為第0次迭代時對應基礎算法的性能評估量； 將初始總種群的種群數量擴充至目標種群數量Popsize，得到第0次迭代時的種群； 利用第j-1次迭代時的種群，以及第j-1次迭代時不同基礎算法的性能評估量對基礎算法進行N-1輪迭代尋優，得到第j次迭代時的最優基礎算法； 確定總迭代次數；；其中為總迭代次數，u為變量； 判斷總迭代次數是否達到總迭代次數閾值IterNum，得到判斷結果； 若所述判斷結果為否，則令外循環迭代次數j的數值增加1，并返回步驟“利用第j-1次迭代時的種群，以及第j-1次迭代時不同基礎算法的性能評估量對基礎算法進行N-1輪迭代尋優，得到第j次迭代時的最優基礎算法”； 若所述判斷結果為是，則確定第j次迭代時的最優基礎算法中最優適應度值對應個體確定最優變量組。

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中國人民解放軍火箭軍工程大學，其通訊地址為：710025 陜西省西安市灞橋區同心路2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”。