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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利一种基于改进LSTM的高速轨道列车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：CN121829571B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610314008.8，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于改进LSTM的高速轨道列车定位方法是由韩志凤;丛湘成;徐莹;孟坤;孙慧;邢磊;刘丹;魏照坤设计研发完成，并于2026-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进LSTM的高速轨道列车定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进LSTM的高速轨道列车定位方法，属于轨道交通导航与定位技术领域。本发明包括如下步骤：首先，对采集的惯性及速度数据进行基于轨道列车运动学约束的预处理；其次，构建并训练一种IND‑BN‑LSTM神经网络模型，该模型采用纬度、经度、高度解耦的多通道并行结构，并在各通道的LSTM层后引入批量归一化BN层以稳定特征分布；最后，在预测输出阶段再次施加运动约束进行轨迹修正。本发明通过结构创新与物理约束相结合，显著提升了模型在高动态下的稳定性与预测精度，主要用于实现高速轨道列车在隧道、山区等GNSS拒止环境下的连续、高精度自主定位，为列车运行控制提供可靠的位置信息。

本发明授权一种基于改进LSTM的高速轨道列车定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进LSTM的高速轨道列车定位方法，其特征在于，应用于卫星导航信号失效环境，所述方法包括以下步骤： S1、数据采集与基于运动约束的输入预处理； S2、构建IND-BN-LSTM神经网络模型； 构建一个包含三个相互独立且并行子通道的网络模型，三个子通道分别为纬度通道、经度通道和高度通道，各子通道独立接收相同的输入特征，且权重参数互不共享；每个子通道依次包括：长短期记忆网络层即LSTM层、批量归一化层即BN层以及全连接FC层； S3、模型训练； S4、GNSS卫星失效下的预测与基于运动学约束的输出后处理； 步骤S1中，具体包括以下步骤： S101、数据采集；采集列车运行过程中的惯性测量单元输出的三轴比力、三轴角速度，以及组合导航系统在卫星信号有效时输出的高精度纬度、经度和高度，并获取导航坐标系下的速度和坐标转换矩阵； S102、速度坐标转换；利用坐标转换矩阵将导航坐标系下的速度向量转换至载体坐标系； S103、输入端运动约束处理；依据列车在载体坐标系下主要沿前进方向行驶的运动学特性，对载体坐标系中的横向速度分量和垂向速度分量进行抑制处理，得到修正后的载体坐标系速度，再将转换回导航坐标系，得到经过运动学约束预处理后的速度，作为神经网络的输入特征之一； 步骤S3中，模型训练中，输入特征：选取惯性传感器中加速度计输出的三轴比力、陀螺仪输出的三轴角速度以及经步骤S1预处理后的速度作为输入特征； 输出特征：以惯性卫星组合导航系统在卫星信号有效时输出的位置增量y作为输出特征； 步骤S4中，具体包括如下步骤： 步骤4.1、预测位置增量； 当卫星信号失效时，将实时采集并经过S1预处理的输入特征输入至训练好的IND-BN-LSTM模型，分别预测得到纬度增量、经度增量和高度增量； 步骤4.2、输出后处理； 将预测得到的大地坐标系位置增量转换为导航坐标系位移；将导航坐标系位移转换至载体坐标系，并依据列车运动学约束，抑制载体坐标系下的横向位移分量和垂向位移分量；最后，将修正后的载体坐标系位移先逆转换回导航坐标系位移，并据此更新大地坐标系下的位置，得到列车当前时刻的定位结果。

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