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龙图腾网获悉中国船舶集团有限公司第七〇七研究所;中国船舶集团有限公司第七零七研究所九江分部申请的专利一种强干扰环境水下航行器定位控制方法、系统及装置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：CN120523217B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510992287.9，技术领域涉及：G05D1/485；该发明授权一种强干扰环境水下航行器定位控制方法、系统及装置是由廖益欣;刘红光;赵光;苏畅;张子昌;喻绪明;张蓝佾;孙灵远;凌庄峰;王星月设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种强干扰环境水下航行器定位控制方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及水下航行器运动控制技术领域，提供一种强干扰环境水下航行器定位控制方法、系统及装置。包括以下步骤：基于航行器在强干扰下的航行数据建立训练数据集；基于所述训练数据集，对卷积神经网络模型进行训练；将航行器当前时刻的航行数据输入到训练好的卷积神经网络模型中，输出航行器的预测值；设计水下航行器定位控制算法，以所述航行器的预测值为输入，得到推进器指令推力和指令方向角。本发明通过将卷积神经网络模型预测和定位控制算法相结合，提高预测准确度，使控制器具备环境感知能力，提升航行器在强干扰下的定位控制精度。

本发明授权一种强干扰环境水下航行器定位控制方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种强干扰环境水下航行器定位控制方法，其特征在于，包括： S1：基于航行器在强干扰下的航行数据建立训练数据集； S2：基于所述训练数据集，对卷积神经网络模型进行训练；所述卷积神经网络模型的结构包括依次连接的3个卷积层和1个全连接层，3个所述卷积层分别为第一卷积层、第二卷积层和第三卷积层，所述第一卷积层的卷积核为，所述第二卷积层的卷积核为，所述第三卷积层的卷积核为，所述卷积层和全连接层后均设置有pReLU激活函数；所述卷积神经网络模型的损失函数为： 其中，为航向损失权重，为航向损失函数，为北向损失权重，为北向损失函数，为东向损失权重，为东向损失函数； 所述，，公式分别为： 其中，为卷积神经网络每次更新权重时间间隔内的航向数据个数，为第个航向状态量的权重系数，为卷积运算符，为第个航向的归一化预测误差，为第个航向真实状态量，为第个航向预测状态量，为第个航向状态量的标准差，； 其中，为卷积神经网络每次更新权重时间间隔内的北向位移数据个数，为第个北向位移的权重系数，为第个北向位移的归一化预测误差，为第个北向位移的真实状态量，为第个北向位移的预测状态量，为第个北向位移的标准差，； 其中，为卷积神经网络每次更新权重时间间隔内的东向位移数据个数，为第个东向位移的权重系数，为第个东向位移的归一化预测误差，为第个东向位移的真实状态量，为第个东向位移的预测状态量，为第个东向位移的标准差，； S3：将航行器当前时刻的航行数据输入到训练好的卷积神经网络模型中，输出航行器的预测值； S4：设计水下航行器定位控制算法，以所述航行器的预测值为输入，得到推进器指令推力和指令方向角。

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