南京航空航天大学张且且获国家专利权
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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种用于动态精密单点定位的自适应卡尔曼滤波算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：CN114924298B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202210274920.7，技术领域涉及：G01S19/39；该发明授权一种用于动态精密单点定位的自适应卡尔曼滤波算法是由张且且;赖际舟;吕品;李志敏设计研发完成，并于2022-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种用于动态精密单点定位的自适应卡尔曼滤波算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于动态精密单点定位的自适应卡尔曼滤波算法。属于卫星导航定位领域，该卡尔曼滤波算法能够自适应估计并调节测量噪声协方差矩阵，步骤：基于经验随机模型初始化各伪距和载波相位观测量的噪声方差；执行卡尔曼滤波计算各伪距和载波相位观测量的测量残差；如果该观测量非首次出现，则基于正态分布假设检验对测量残差进行异常值检测和处理；基于协方差匹配原理估计各观测量的测量噪声方差；更新观测噪声协方差矩阵，再次执行卡尔曼滤波，输出定位结果。本发明考虑了周围环境对观测噪声和多路径误差的影响，对观测噪声标准偏差的估值可更好的近似其实际水平，获得更优的滤波结果，从而提高定位结果的精度和可靠性。
本发明授权一种用于动态精密单点定位的自适应卡尔曼滤波算法在权利要求书中公布了：1.一种用于动态精密单点定位的自适应卡尔曼滤波算法；其特征在于，其具体步骤如下： 步骤1、根据经验随机模型初始化各伪距和载波相位观测量的噪声标准偏差； 步骤2、执行标准卡尔曼滤波算法，计算各伪距和载波相位观测量的测量残差； 步骤3、判断观测数据是否为首次出现，如否，则基于正态分布假设检验对测量残差进行异常值检测和处理；如是，则跳过该步骤处理； 步骤4、基于协方差匹配原理同时融合经验随机模型构造测量噪声方差的自适应估计模型，根据自适应估计模型计算各观测量的测量噪声方差； 步骤5、更新测量噪声协方差矩阵，再次执行卡尔曼滤波，输出定位结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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