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龙图腾网恭喜中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利基于时间累计的地面目标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：CN119594990B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510145445.7，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于时间累计的地面目标定位方法是由王宣;刘成龙;白冠冰;付海双;孙辉;周占民设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时间累计的地面目标定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机对地面目标定位技术领域，尤其涉及一种基于时间累计的地面目标定位方法。包括：无人机按照预定的直线航线飞行，无人机机载光电转塔对准并持续跟踪地面目标；收集在不同角度下的目标位置观测数据，将数据存储于无人机的机载计算机中；通过特定算法对收集的数据进行实时处理和分析，以识别随机误差模式；通过对数据进行滤波和融合，消除误差并提高定位结果精度。优点在于：采用时间累计的数据来消除随机误差，因此对环境变化和传感器噪声具有更强的抵抗力；提高定位精度、增强鲁棒性、优化数据处理、实时性能、适应性强、易于集成、提升应用价值和增强决策支持。

本发明授权基于时间累计的地面目标定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时间累计的地面目标定位方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S1.无人机按照预定的直线航线飞行，无人机机载光电转塔对准并持续跟踪地面目标；S2.收集在不同角度下的目标位置观测数据，将数据存储于无人机的机载计算机中；所述目标位置观测数据包括但不限于目标的经纬度坐标数据、高度信息数据以及与无人机的相对位置数据；所述目标位置观测数据表示为： ；其中，i表示观测序列，表示目标纬度的观测数据，表示目标经度的观测数据，表示目标高度的观测数据；S3.对收集的数据进行实时处理和分析，以识别随机误差模式；通过对数据进行滤波和融合，消除误差并提高定位结果精度；算法包括建立观测模型、建立误差模型、加权最小二乘法、卡尔曼滤波器以及数据滤波和融合算法；处理过程具体包括如下子步骤；S301.建立观测模型：建立观测模型以关联真实位置和观测位置； ；其中，H是观测模型矩阵，是目标的真实位置，ni是第i次观测的噪声向量，是第i次观测的目标位置观测数据；假设观测模型矩阵H是可逆的，那么目标的真实位置可以表示为：；S302.建立误差模型：假设噪声向量ni为零均值的高斯分布，则其协方差矩阵为Cni；S303.使用加权最小二乘法定义代价函数来最小化观测误差，通过对关于求导并设导数为零，得到正规方程；代价函数表达式如下： ； ；正规方程如下： ；S304.求解正规方程得到最优估计： ；S305.在动态环境中使用卡尔曼滤波器融合一系列的观测数据，进一步改进目标位置的估计；卡尔曼滤波器的目标位置预测公式为： ；其中，是当前时刻的最优估计，是基于前一时刻观测的最优估计，Kk是卡尔曼增益，是当前时刻的观测数据，Hk是当前时刻的观测模型。

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