北京理工大学申强获国家专利权
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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于Conv-LSTM和卡尔曼滤波融合的惯导弹道参数测量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：CN116538872B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310692166.3，技术领域涉及：F42B35/00；该发明授权基于Conv-LSTM和卡尔曼滤波融合的惯导弹道参数测量方法是由申强;王晗瑜;邓子龙;耿生群;杨东晓;宋荣昌;毛瑞芝;王小康;张首一设计研发完成，并于2023-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于Conv-LSTM和卡尔曼滤波融合的惯导弹道参数测量方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于Conv‑LSTM和卡尔曼滤波融合的惯导弹道参数测量方法，属于弹药惯性测量技术领域。本发明的方法能够在复杂电磁环境或敌方干扰、欺骗所导致的卫星定位失效情况下，实现对炮射智能弹药的高精度实时弹道测量。本发明主要针对一类依靠惯性卫星组合信号进行弹道测量的智能弹药，能够弥补传统组合导航算法在卫星定位失效时出现的测量误差随时间积累等问题，具有较高的精度。
本发明授权基于Conv-LSTM和卡尔曼滤波融合的惯导弹道参数测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Conv-LSTM和卡尔曼滤波融合的惯导弹道参数测量方法，其特征在于该方法的步骤包括： 第一步，建立训练数据集； 第二步，建立测试数据集； 第三步，对第一步建立的训练数据集进行归一化处理，得到归一化处理后的训练数据集，对第二步建立的测试数据集进行归一化处理，得到归一化处理后的测试数据集； 第四步，建立Conv-LSTM网络； 第五步，使用第三步得到的归一化处理后的训练数据集对第四步建立的Conv-LSTM网络进行训练，得到训练后的Conv-LSTM网络； 第六步，将第五步得到的训练后的Conv-LSTM网络存储到弹载计算机上，弹体发射后，实时获取并存储惯性传感器实测输出数据； 第七步，将第六步实时获取的惯性传感器实测输出数据输入到第五步训练后的Conv-LSTM网络中，得到预测的弹道位姿参数； 第八步，建立扩展卡尔曼滤波模型； 第九步，将第七步得到的弹道位姿参数作为第八步得到的扩展卡尔曼滤波模型的状态初值，扩展卡尔曼滤波模型进行状态更新，得到优化后的弹道位置、弹道速度和弹道姿态数据。
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