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龍圖騰網獲悉北京理工大學申請的專利基于隱卡爾曼網絡的INS/GNSS信息融合定位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：CN118759552B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202410984826.X，技術領域涉及：G01S19/39；該發明授權基于隱卡爾曼網絡的INS/GNSS信息融合定位方法是由王永慶;陳新洋;申宇瑤;余全洲;劉一明設計研發完成，并于2024-07-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于隱卡爾曼網絡的INS/GNSS信息融合定位方法在說明書摘要公布了：本公開提供了一種基于隱卡爾曼網絡的INSGNSS信息融合定位方法，能夠提升INSGNSS信息融合定位的精度。該方法采用隱卡爾曼網絡導航框架實現定位，導航框架中的預測模塊采用多尺度解耦CACNN網絡，其將預測所用的數據轉換成為多尺度二維數據，二維數據相當于圖像，后續采用CNN網絡進行預測能夠提取二維圖像中的隱含信息，校正CACNN建模參數選取不合適帶來的系統誤差，得到校正后的無人機位置估計變化量，進而得到更為準確的無人機位置估計序列。編碼器基于預測模塊輸出的無人機位置估計序列和衛星定位信息估計無人機位置真實值；更新模塊利用編碼器和預測模塊估計的無人機位置估計卡爾曼增益，進而實現精準的無人機位置估計。

本發明授權基于隱卡爾曼網絡的INS/GNSS信息融合定位方法在權利要求書中公布了：1.一種基于隱卡爾曼網絡的INSGNSS信息融合定位方法，其特征在于，該方法采用隱卡爾曼網絡導航框架實現定位；隱卡爾曼網絡導航框架包括編碼器和卡爾曼網絡；卡爾曼網絡包括預測模塊和更新模塊； 預測模塊采用多尺度解耦連續吸引子卷積神經網絡CACNN，根據慣性導航信息預測無人機位置估計構建無人機位置估計序列所述多尺度解耦CACNN包括多尺度二維圖像特征構建模塊和卷積神經網絡CNN；所述多尺度二維圖像特征構建模塊的輸入為9種數據，分別為本歷元無人機三維位移、本歷元無人機三位姿態旋轉和多尺度解耦CACNN在上一歷元輸出的無人機三維姿態；在每一尺度下，均利用9種數據構建局部激勵矩陣e，利用局部激勵矩陣e更新網格細胞活動矩陣P并歸一化，獲得當前尺度的二維圖像特征；M個尺度的二維圖像特征組成多尺度二維圖像特征；利用CNN提取多尺度二維圖像特征中的隱含信息，校正CACNN建模參數選取不合適帶來的系統誤差，得到校正后的無人機位置估計變化量利用上一歷元的信息融合定位結果進行位置疊加，獲得本歷元無人機位置估計 其中，局部激勵矩陣e由9個激勵行組成，每個激勵行包括K個網格；M個尺度的網格尺寸rm遞增；網格元素為根據網格尺寸rm和網格個數K所確定的激勵值； 編碼器采用LSTM網絡，根據預測模塊輸出的無人機位置估計序列和衛星定位信息，獲得編碼器輸出的無人機位置估計序列 更新模塊中的卡爾曼增益估計器采用循環神經網絡RNN，根據預測模塊輸出的無人機位置估計序列編碼器輸出的無人機位置估計序列以及上一歷元信息融合定位結果更新卡爾曼增益KG；更新模塊利用更新后的卡爾曼增益結合和獲得信息融合定位結果

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