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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种在噪声急剧变化环境下的5G自适应滤波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：CN118175506B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202410246792.4，技术领域涉及：H04W4/02；该发明授权一种在噪声急剧变化环境下的5G自适应滤波定位方法是由孙超;何英哲;白璐;冯文全;李佳怡;张帅设计研发完成，并于2024-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种在噪声急剧变化环境下的5G自适应滤波定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种在噪声急剧变化环境下的5G自适应滤波定位方法，包括：通过到达时间和到达角的定位算法，分析定位滤波过程，获得影响定位精度和可靠性的指标因素；基于变分贝叶斯的自适应滤波方法，对指标因素进行5G信道模拟仿真，获得仿真结果；基于仿真结果提取5G距离和角度观测量，基于5G距离和角度观测量计算定位距离，获得定位结果。本发明基于变分贝叶斯方法，根据UE‑BS距离、UE的运动状态和LoSNLoS条件自适应估计滤波过程中的的噪声协方差矩阵，具有很高的实时性，能够解决在复杂环境下噪声急剧变化引起的定位性能下降问题。

本发明授权一种在噪声急剧变化环境下的5G自适应滤波定位方法在权利要求书中公布了：1.一种在噪声急剧变化环境下的5G自适应滤波定位方法，其特征在于，包括： 通过到达时间和到达角的定位算法，分析定位滤波过程，获得影响定位精度和可靠性的指标因素； 基于变分贝叶斯的自适应滤波方法，对所述指标因素进行5G信道模拟仿真，获得仿真结果； 基于所述仿真结果提取5G距离和角度观测量，基于所述5G距离和角度观测量计算定位距离，获得定位结果； 基于所述仿真结果提取5G距离和角度观测量，基于所述5G距离和角度观测量计算定位距离的过程包括， 在零初时刻，初始化系统状态和噪声的超参数和，之后进入预测阶段，在某n-1 时刻观测后，根据系统状态方程进行时间更新，预测系统状态变量的均值和方差，对于观测 噪声方差分布参数的时间递推，根据最大熵约束定理取逆伽马分布的超参数； 再之后进入更新阶段，在获得时刻n的观测后估计噪声方差和系统状态，如此进行循环迭代计算，直到算法收敛，然后继续进行下一次预测-更新步骤； 所述指标因素包括用户设备与基站之间的距离； 获取所述用户设备与基站之间的距离的过程包括， 将基站的测量值进行联合合并，获得观测向量； 将所述观测向量与用户设备状态进行联系，获得用户设备与基站之间的距离 所述观测向量的公式表达式为： 其中，是零均值加性高斯白噪声，且它们的标准差分别 是，和，是用户设备的状态； 是一个实值非线性观测函数，通过以下方程 将观测向量与用户设备状态联系起来： 其中，表示用户设备与第k个基站之间的3D距 离； ，和表示用户设备与第k个基站 分别在x，y和z方向上的距离，表示用户设备相对于全球导航卫星系统时间的时钟偏移 量； 所述指标因素包括用户设备的运动状态； 获取所述用户设备的运动状态的过程包括， 所述用户设备的状态被定义为： 其中，是需要被估计的用户设备的3D 位置和速度向量，ρ[n]和φ[n]是用户设备时钟模型的两个参数； 使用连续白噪声加速模型表征用户设备状态的演变，假设在两个相邻的历元之间，用户设备的速度是恒定的，并受到小的随机变化的干扰，将状态转换的联合线性模型表示为： 其中状态转换矩阵由下面给出： 其中，矩阵的左上角四个元素表示恒定速度模型，表示两个连续估计之间的间隔， 矩阵用于描述用户设备时钟偏移； 假设过程噪声是一个零均值高斯变量，即，其中是如下的对 角协方差： 其中，表示用户设备速度的标准差，表示时钟偏斜噪声的标准差； 对所述指标因素进行5G信道模拟仿真的过程包括， 根据用户设备与基站之间的距离、用户设备的运动状态和视距非视距条件估计卡尔曼滤波的观测协方差； 所述根据用户设备与基站之间的距离、用户设备的运动状态和视距非视距条件估计卡尔曼滤波的观测协方差的过程包括， 基于集中式卡尔曼滤波，获取第n个历元的先验状态估计和它的协方差矩阵 ，表示先验状态估计，即由观测量得到但不包括，表示后验估计，即由观测 量得到且包括； 其中，是给出的状态转移矩阵，是给出的状态噪声协方差矩阵； 集中式卡尔曼滤波中的后验估计过程的公式表达式为： 其中，表示在第n个历元的滤波器增益，表示后验估计的协方差矩阵，表 示观测噪声的协方差矩； 假设初始状态和初始协方差矩阵已知，基于线性状态转移模型，直接应用卡 尔曼滤波的预测阶段，在至中的雅各比矩阵被写作是对的导数， 进一步重写为包含与BS相关的元素，表示矩阵第i行和第j列的元素。

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