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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于北斗B2b与星间距的低轨星座自主定轨方法及系统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：CN120213055B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510514433.7，技术领域涉及：G01C21/24；该发明授权基于北斗B2b与星间距的低轨星座自主定轨方法及系统是由李敏;何源;黄振华;史亚立;徐天河设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于北斗B2b与星间距的低轨星座自主定轨方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了基于北斗B2b与星间距的低轨星座自主定轨方法及系统，属于低轨导航星座定轨技术领域；包括获取低轨卫星的北斗B2b校正数据并进行校正，以获得观测数据集；利用双向观测模式获取两颗低轨卫星之间的原始星间测距数据，并得到星间距离解；基于观测数据集和星间距离解构建卡尔曼滤波模型并对动态轨道进行预测与修正；将卡尔曼滤波模型转换为平方根信息滤波模型，通过实时联合滤波输出高精度轨道解。本发明能够在减少计算延迟及负担的基础上，实现基于星间链路的完全自主导航和高精度的轨道确定。

本发明授权基于北斗B2b与星间距的低轨星座自主定轨方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于北斗B2b与星间距的低轨星座自主定轨方法，其特征在于，包括： 获取低轨卫星的北斗B2b校正数据；基于所得校正数据进行北斗B2b校正，包括IOD SSR匹配校正、IODP匹配校正、IODN匹配校正和IOD CORR匹配校正，以获得校正后的观测数据集； 利用双向观测模式获取两颗低轨卫星之间的原始星间测距数据，并通过多级处理得到星间距离解；所述多级处理包括噪声消除、电离层校正、星间测距方程构建和模糊度估计四级处理过程； 基于所述观测数据集和星间距离解构建卡尔曼滤波模型，初始化两颗低轨卫星的状态向量及协方差矩阵，通过状态预测和观测更新实现动态轨道预测与修正； 将所述卡尔曼滤波模型转换为平方根信息滤波模型，包括：首先将卡尔曼滤波模型转换为平方根滤波模型，再将所述平方根滤波模型进一步转化为平方根信息滤波模型，具体可以通过以下步骤来实现； 将标准的卡尔曼滤波方法转换为平方根信息滤波；将卡尔曼滤波模型转换为平方根滤波模型，包括，对协方差矩阵进行分别并更新状态矩阵和平方根矩阵，根据更新后的平方根矩阵及对应系数计算增益矩阵；利用所得增益矩阵对状态矩阵进行修正，并对协方差矩阵的均方根进行更新； 基于SRIF的联合星间距与PPP‑B2b的实时精密定轨，即结合匹配校正后的观测数据集与星间测距数据进行实时联合滤波，输出高精度轨道解，具体可以通过以下步骤来实现： 1初始化流程：开始时，首先读取必要的数据文件，包括PPP‑B2b校正数据、广播星历和两颗卫星的观测数据，这些是后续步骤的基础数据； 2数据预处理：对PPP‑B2b校正数据进行处理，包含伪距、广播轨道和广播钟差匹配与校正；接着，对超出阈值的数据进行筛选和处理；还需要读取地球引力场和地球定向参数序列文件，这些文件用于轨道计算； 3两颗卫星的初始化：设置两颗卫星的初始动力学模型参数值，并初始化状态协方差矩阵，为后续计算做准备； 4状态转移矩阵计算：计算状态转移矩阵，并进行轨道预测，预测卫星的位置、速度以及经验加速度；同时，计算协方差矩阵，结合状态噪声矩阵进行正交变换，得到信息矩阵； 5先验轨道计算：使用PPP解算获得的两颗卫星坐标作为联合观测模型的先验值； 6联合观测误差校正和模型线性化：计算联合观测模型的设计矩阵，该矩阵基于两颗卫星之间的距离；同时，计算观测值与计算值的差值，结合信息矩阵、测量噪声和设计矩阵，得到增益矩阵； 7测量更新：使用观测值、设计矩阵、预测值和增益矩阵来更新参数值； 8方差矩阵更新：利用设计矩阵、增益矩阵和状态预测的协方差矩阵更新状态协方差矩阵； 9判断是否为最后一个历元：如果是最后一个历元，结束流程；如果不是，则使用更新后的值作为下一历元的初值，重复以上步骤； 基于所得高精度轨道解实现自主定轨。

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山东大学，其通讯地址为：264209 山东省威海市环翠区文化西路180号；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”。