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龍圖騰網(wǎng)獲悉中山大學申請的專利一種重力和重力梯度數(shù)據(jù)的實時聯(lián)合濾波方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN118211007B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202410207164.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F17/11；該發(fā)明授權(quán)一種重力和重力梯度數(shù)據(jù)的實時聯(lián)合濾波方法是由袁園;覃剛設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-02-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種重力和重力梯度數(shù)據(jù)的實時聯(lián)合濾波方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種重力和重力梯度數(shù)據(jù)的實時聯(lián)合濾波方法，屬于地球物理學技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：利用引力位將重力與重力梯度數(shù)據(jù)結(jié)合，通過泰勒公式將重力與重力梯度的關(guān)系納入標準卡爾曼濾波器的系統(tǒng)方程和測量方程；利用卡爾曼濾波中預(yù)測狀態(tài)與實際狀態(tài)間的差異，自適應(yīng)更新濾波器參數(shù)，得到卡爾曼濾波測量噪聲的自適應(yīng)更新過程方程；利用系統(tǒng)方程和測量方程，聯(lián)合重力和重力梯度數(shù)據(jù)，結(jié)合卡爾曼濾波測量噪聲的自適應(yīng)更新過程方程，實時去除數(shù)據(jù)中的噪聲，實現(xiàn)重力及重力梯度數(shù)據(jù)的實時聯(lián)合濾波處理。本發(fā)明在濾除噪聲的同時保證濾波后數(shù)據(jù)滿足拉普拉斯方程約束條件，還能滿足數(shù)據(jù)的實時處理要求，實現(xiàn)重力和重力梯度數(shù)據(jù)的實時聯(lián)合濾波處理。

本發(fā)明授權(quán)一種重力和重力梯度數(shù)據(jù)的實時聯(lián)合濾波方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種重力和重力梯度數(shù)據(jù)的實時聯(lián)合濾波方法，其特征在于，包括如下步驟： 1利用引力位將重力與重力梯度數(shù)據(jù)結(jié)合，并通過泰勒公式將重力與重力梯度的關(guān)系納入標準卡爾曼濾波器的系統(tǒng)方程和測量方程； 其中，利用引力位將重力與重力梯度結(jié)合的公式為： 式中：g為總的重力場矢量；為對應(yīng)位置的引力位； 標準卡爾曼濾波器的系統(tǒng)方程為： Xk＝Fk-1Xk-1+wk-1 式中：Xk為k時刻的狀態(tài)向量，F(xiàn)k-1為k前一時刻的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，Xk-1為k前一時刻的狀態(tài)向量，wk-1為系統(tǒng)噪聲，服從均值為0、協(xié)方差為Q的高斯正態(tài)分布； 測量方程為： Zk＝HkXk+vk 式中：Zk為觀測向量，與Xk的形式相同，Hk為測量矩陣，為8階單位陣，vk為測量噪聲，服從均值為0、協(xié)方差為R的高斯正態(tài)分布； 2利用卡爾曼濾波中預(yù)測狀態(tài)與實際狀態(tài)間的差異，自適應(yīng)更新濾波器參數(shù)，得到卡爾曼濾波測量噪聲協(xié)方差的自適應(yīng)更新過程方程： 式中：為卡爾曼濾波自適應(yīng)更新后得到的測量噪聲協(xié)方差，α為權(quán)重系數(shù)，Rk-1為k前一時刻對Rk的噪聲估計值，N為滑動窗口的寬度；ξj為j時刻預(yù)測值與實際值的偏差；Hk為測量矩陣，為8階單位陣；Pk′為估計誤差協(xié)方差； 3利用步驟1得到的標準卡爾曼濾波器的系統(tǒng)方程和測量方程，聯(lián)合重力和重力梯度數(shù)據(jù)，再結(jié)合步驟2得到的卡爾曼濾波測量噪聲的自適應(yīng)更新過程方程，實時去除數(shù)據(jù)中的噪聲，實現(xiàn)重力及重力梯度數(shù)據(jù)的實時聯(lián)合濾波處理。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中山大學，其通訊地址為：510000 廣東省廣州市新港西路135號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。