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龙图腾网获悉齐鲁工业大学申请的专利一种基于鲁棒容积点更新框架的组合导航数据融合方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115014325B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210615134.9，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权一种基于鲁棒容积点更新框架的组合导航数据融合方法是由柳笛;李庆华;王佐勋;孙凯设计研发完成，并于2022-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于鲁棒容积点更新框架的组合导航数据融合方法在说明书摘要公布了：本发明涉及组合导航与信息融合领域，具体公开了一种基于鲁棒容积点更新框架的组合导航数据融合方法，该方法基于最大似然准则和通过不重新生成新容积点来近似似然函数的方式构造一种鲁棒的容积点更新框架，采用最大似然估计提高数据融合方法的鲁棒性，并提出使用实例化点逼近似然函数并直接更新后验容积点，将上述容积点更新策略融入到高斯滤波框架中，实现基于新型容积点更新框架的组合导航鲁棒数据融合。提高在系统模型存在过程不确定度以及量测信息丢失情况下的组合导航数据融合精度。

本发明授权一种基于鲁棒容积点更新框架的组合导航数据融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于鲁棒容积点更新框架的组合导航数据融合方法，其特征在于包括以下步骤： （1）利用新息向量的统计信息构造量测量的条件概率密度，然后将一个固定长度记忆的估计窗口引入到最大似然准则中估计过程噪声的协方差矩阵； （2）利用似然函数的预测容积点误差矩阵和通过模型预测残差的线性变换得到的后验容积点误差矩阵来逼近似然函数，并直接用于更新后验容积点，从而构建出一种新型的容积点更新框架； （3）将步骤（1）中估计出的过程噪声协方差矩阵和步骤（2）中描述的容积点更新策略融入到高阶容积卡尔曼滤波框架中，得到更新后的组合导航数据融合方法； 所述步骤（1）包括如下步骤： 首先，将量测量的条件概率密度函数表述为： 1 其中，表示时刻，表示过程噪声协方差矩阵，表示量测量，表示时刻量测量的预测值，表示时刻的新息向量，表示量测量预测误差协方差矩阵，表示量测量的维度， 根据代数运算，通过公式（2）计算量测向量的似然函数， 2 其中，表示固定长度记忆估计窗口的大小， 最后，根据最大似然准则，过程噪声的协方差矩阵通过公式（3）得到， 3； 所述步骤（2）包括如下步骤： 定义系统先验容积点误差矩阵、后验容积点误差矩阵及相应的权值矩阵为： 4 5 6 其中，和分别表示时刻状态量的预测值和估计值，，表示组合导航系统函数，表示容积点，表示容积点权值，，表示状态量的维数，表示矩阵的对角运算； 通过表示，则下列约束方程成立， 7 8 9 其中，表示时刻状态量预测误差协方差矩阵，表示时刻状态量估计误差的协方差矩阵，，表示噪声引起的不确定度矩阵，，表示尺度矩阵，表示量测噪声协方差矩阵， 在式（8）和（9）的约束下，得到： 10 其中，，，表示乔列斯基分解， 最后，根据式（5）和（10），产生的新容积点表示为： 11。

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