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龙图腾网获悉洛阳理工学院;河南众诚信息科技股份有限公司;郑州轻工业大学申请的专利基于多模态数据的无人机协同定位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：CN121048639B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511597424.5，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于多模态数据的无人机协同定位方法是由邓国军;李璞;钱慎一;高进昌;韩璐璐;孔培培;包桂根;贾钦;武振涛;胡鹏飞设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据的无人机协同定位方法在说明书摘要公布了：本申请涉及无线电定位技术领域，具体涉及基于多模态数据的无人机协同定位方法，该方法包括：预设定位的更新周期，在各周期，通过无人机群中无人机的位置分布及通信范围，获取各无人机的连通度，将无人机群划分为各集群簇，在各集群簇中，任选一无人机为主无人机，其余为各从无人机，获取主无人机接收到的各从无人机发射信号的接收信号强度及到达角，获取主无人机的三维运动信息；获取各从无人机的调整因子，以调整卡尔曼滤波算法中的卡尔曼增益，预估各从无人机的路径损耗指数；获取下一周期起始时刻主无人机的定位坐标，校正下一周期起始时刻主无人机的定位。本申请旨在提高无人机协同定位的准确性和可靠性。

本发明授权基于多模态数据的无人机协同定位方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态数据的无人机协同定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 预设定位的更新周期，在各周期，通过无人机群中无人机的位置分布及通信范围，获取各无人机的连通度，以将无人机群划分为各集群簇，在各集群簇中，任选一无人机为主无人机，其余为各从无人机，获取主无人机接收到的各从无人机发射信号的接收信号强度及到达角，获取主无人机的三维运动信息；通过历史周期内各从无人机与其余从无人机对应的接收信号强度之间的差异，以及各从无人机所在集群簇中无人机的连通度变化，获取各从无人机的调整因子，以调整卡尔曼滤波算法中的卡尔曼增益，预估各从无人机的路径损耗指数，进而获取各周期内各从无人机到主无人机的距离，结合到达角获取下一周期起始时刻主无人机的定位坐标，再结合下一周期起始时刻主无人机的位置坐标、各周期内的三维运动信息、路径损耗指数的预估误差，以及各周期内不同从无人机对应的接收信号在频域上的差异，校正下一周期起始时刻主无人机的定位； 所述连通度的获取过程为： 将无人机群中与各无人机之间距离小于各无人机的最大通信半径的无人机，作为能够与各无人机建立有效通信的无人机，计算各无人机到其每个能够建立有效通信的无人机的距离，与各无人机的最大通信半径的比值；将能够与各无人机建立有效通信的所有无人机的所述比值的累积和，作为各无人机的连通度； 所述调整因子的获取方法为： 预设各周期的各对照周期以及各从无人机的各近邻从无人机； 获取各从无人机在各周期内与其所有近邻从无人机之间对应的接收信号强度的差异量的平均值； 计算各周期内各从无人机的各近邻从无人机的连通度与其在各对照周期内的连通度之间的偏差值，计算各周期内各从无人机的所有近邻从无人机在各对照周期的所述偏差值的总和，计算各周期内各从无人机在所有对照周期对应的所述总和的均值； 所述调整因子通过各从无人机在各周期的所有对照周期内的所述平均值，以及所述均值获取； 所述校正下一周期起始时刻主无人机的定位的过程为： 通过各周期内各从无人机所在集群簇中不同从无人机对应的接收信号在频域上的差异，获取各周期内的频率差异值； 构建无人机群坐标系；对下一周期起始时刻主无人机的位置坐标进行坐标变换，得到下一周期起始时刻主无人机在无人机群坐标系下的坐标，记为第一坐标； 通过利用各周期内主无人机的三维运动信息得到的位移信息，结合各周期起始时刻主无人机的位置坐标，获取下一周期起始时刻主无人机在无人机群坐标系下的坐标，记为第二坐标； 获取各周期内卡尔曼滤波算法预估所有从无人机的路径损耗指数时的误差协方差矩阵的迹的累加和； 结合所述累加和与所述频率差异值，根据所述第一坐标、所述第二坐标偏离所述定位坐标的程度，对所述定位坐标进行校正； 所述频率差异值的获取过程为： 计算各周期内任意两个从无人机之间对应的接收信号在频域上的幅值差距； 所述频率差异值为各周期内所有任意两个从无人机之间所述幅值差距的累加值的归一化值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人洛阳理工学院;河南众诚信息科技股份有限公司;郑州轻工业大学，其通讯地址为：471000 河南省洛阳市洛龙区王城大道90号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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