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龙图腾网获悉西北工业大学深圳研究院;西北工业大学申请的专利具有异常观测处理能力的水下航行器因子图融合导航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：CN116358554B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310333292.X，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权具有异常观测处理能力的水下航行器因子图融合导航方法是由高兵兵;董珣;胡高歌;殷海峰设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本具有异常观测处理能力的水下航行器因子图融合导航方法在说明书摘要公布了：本发明属于水下自主航行器导航技术领域，特别涉及具有异常观测处理能力的水下航行器因子图融合导航方法，解决了传统算法存在的系统不断重构及无法有效处理异常观测数据的问题。该方法包括：步骤一：建立基于因子图框架的组合导航系统模型；步骤二：得到IMU预积分量的噪声协方差矩阵及带有零偏更新的IMU预积分因子残差向量；步骤三：得到DVL和USBL残差向量及观测噪声协方差矩阵；步骤四：判断DVL或USBL观测值是否正常；若正常，则步骤三得到的观测噪声协方差矩阵即为最终形式；若不正常，计算调节因子修正后得到观测噪声协方差矩阵的最终形式；步骤五：将各残差向量及最终观测噪声协方差矩阵插入到因子图框架中获得导航解。

本发明授权具有异常观测处理能力的水下航行器因子图融合导航方法在权利要求书中公布了：1.具有异常观测处理能力的水下航行器因子图融合导航方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：建立基于因子图框架的INSDVLUSBL组合导航系统模型，并定义系统的状态空间； 步骤一中所述建立基于因子图框架的INSDVLUSBL组合导航系统模型，具体为：将INS中IMU输出的信息通过预积分的方式处理因子节点，将DVL输出的速度信息表示为速度观测因子，将USBL输出的位置信息表示为位置观测因子，且三者之间采用松耦合方式组合； 将东‑北‑天地理坐标系定义为g坐标系，将导航坐标系定义为n系，并且选取东‑北‑天地理坐标系为导航坐标系，将载体坐标系定义为b系，惯性坐标系定义为i系，步骤一中所述的系统的状态空间如下式1所示： 式1中：k为时间节点；为三维位置；为三维速度；是三维姿态；和分别为陀螺仪和加速度计的零偏； 步骤二：根据IMU离散运动方程和IMU噪声误差传播模型，计算得到IMU预积分量的噪声协方差矩阵及带有零偏更新的IMU预积分因子的残差向量； 所述步骤二包括以下步骤： 步骤a1：根据IMU离散运动方程，对IMU进行预积分，并且计算从k‑1时刻到k时刻IMU在位置、速度和姿态上的相对运动增量； 步骤a2：将计算得到的所述从k‑1时刻到k时刻IMU在位置、速度和姿态上的相对运动增量与相对运动增量的估计值作差得到带有固定零偏的IMU预积分因子的残差向量； 步骤a3：根据IMU噪声误差传播模型计算得到IMU预积分量的噪声协方差矩阵和雅克比矩阵，以对所述带有固定零偏的IMU预积分因子的残差向量中的陀螺仪和加速度计的零偏进行修正，得到带有零偏更新的IMU预积分因子的残差向量； 步骤三：根据DVL和USBL观测模型建立观测方程并得到对应的残差向量及观测噪声协方差矩阵； 步骤四：根据马氏距离的概念，判断DVL或USBL观测值是否正常；若观测值正常，则步骤三得到的所述观测噪声协方差矩阵即为其最终形式；若观测值不正常，则设计并计算调节因子，以对步骤三中相应的所述观测噪声协方差矩阵进行修正，修正后得到相应的所述观测噪声协方差矩阵的最终形式； 步骤五：将IMU预积分量的噪声协方差矩阵及带有零偏更新的IMU预积分因子的残差向量、DVL的残差向量及最终的观测噪声协方差矩阵、以及USBL的残差向量及最终的观测噪声协方差矩阵设计为因子节点插入到因子图框架中，对因子图中的所有节点进行非线性优化，获得导航解。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学深圳研究院;西北工业大学，其通讯地址为：518057 广东省深圳市南山区粤海街道高新技术产业园南区虚拟大学园A座3楼315室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。