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龙图腾网获悉北京华如科技股份有限公司;江苏华如防务科技有限公司申请的专利一种数字式训练枪械的测向与定位方法、系统、电子设备和存储介质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：CN116182850B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310184020.8，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权一种数字式训练枪械的测向与定位方法、系统、电子设备和存储介质是由王晔;王睿设计研发完成，并于2023-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数字式训练枪械的测向与定位方法、系统、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数字式训练枪械的测向与定位方法、系统、电子设备和存储介质，属于仿真训练领域，上述方法包括判断枪械工作环境切换工作状态，传感器数据处理与融合，输出枪械的航向与位置三个步骤，传感器数据处理与融合的过程使用了误差状态卡尔曼滤波算法预测并修正位置和航向数据；上述系统包括IMU、GPS和计算单元。本发明在低磁干扰无GPS定位、低磁干扰有GPS定位和强磁干扰有GPS定位这三种环境中都能工作，最大限度的提高了本发明对不同环境的适应性，本发明将IMU传感器数据与GPS传感器数据进行融合，使两种传感器优势互补，采用状态误差卡尔曼滤波器对传感器中的误差进行滤波，融合后的数据线性化会更精确。

本发明授权一种数字式训练枪械的测向与定位方法、系统、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数字式训练枪械的测向与定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1：判断IMU是否受到磁场干扰，判断GPS定位信号是否受到干扰，确定训练枪械的工作状态；所述工作状态包括状态一：低磁干扰环境与无GPS定位，状态二：低磁干扰环境与有GPS定位，状态三：强磁干扰环境与有GPS定位，状态四：强磁干扰环境与无GPS定位；步骤1中，所述判断GPS定位信号是否受到干扰具体为： 在短时静止时计算当前帧与之前N帧的经纬度定位数据集合计算经纬度定位数据集的平均经度值和平均纬度值 计算经纬度定位数据集所有样本点的经度坐标的标准差δxLon： 式中，表示经度坐标，N表示数据帧数，也是经纬度定位数据集的样本数； 计算经纬度定位数据集所有样本点的纬度坐标的标准差δyLat： 式中，表示纬度坐标； 以位置坐标的平均中心为圆心，计算经纬度定位数据集所有样本点与圆心的距离标准差δd： 式中，di表示经纬度定位数据集中样本点与圆心的距离； 经纬度定位数据集中95％的样本点落在以位置坐标的平均中心为圆心，半径为R95的圆中，计算半径R95的值： R95＝1.227δxLon+δyLat 判断GPS定位状态；若经纬度坐标点落入半径为R95的圆中的概率小于95％则认为此过程中GPS受到干扰； 步骤2：若训练枪械的工作状态为状态一，则根据校枪台和位置坐标查表计算训练枪械的航向和位置；若训练枪械的工作状态为状态二或状态三，则使用误差状态卡尔曼滤波算法处理航向与位置数据，具体为使用IMU获取的位置、速度和姿态信息预测数据误差，所述数据误差包括位置误差、速度误差、角度误差、加速度误差、角速度误差和重力误差；再用GPS获取的位置和航向数据以及预测的数据误差修正并更新航向与位置数据；若训练枪械的工作状态为状态四，则数据无效； 步骤2中，所述使用IMU获取的位置、速度和姿态信息预测数据误差具体为： 建立状态转移函数f f＝Fxxest,umδx+Fii 式中，δx表示更新后的误差，δx＝[δpδvδθδabδωbδg]T，δp为位置误差，δv为速度误差，δθ为角度误差，δab为加速度误差，δωb为角速度误差，δg为重力误差； Fx为状态转移矩阵，xest为要预测的六种数据，包括位置p、速度v、角度θ、加速度ab、角速度ωb和重力g，表示为xest＝[pvθabωbg]T；um为IMU测得的加速度am与角速度ωm，表示为um＝[amωm]T； Fi为噪声转移矩阵，i为噪声向量，i＝[viθiaiωi]T，vi为速度噪声，θi为角度噪声，ai为加速度噪声，ωi为角速度噪声； 状态转移矩阵Fx的具体计算公式如下： 式中，Δt为采样间隔，R为观测噪声，I为单位矩阵； 噪声转移矩阵Fi的具体计算公式如下： 式中，I为单位矩阵； 更新数据误差在预测阶段的协方差: 式中，P为状态协方差，Qi为过程噪声矩阵，表示为： 式中，Vi是速度误差δv的噪声协方差，θi是位姿误差δθ的噪声协方差，Ai是加速度协方差，ωi是角速度协方差； 式中，表示加速度的噪声，表示角速度噪声； 步骤2中，所述用GPS获取的位置和航向数据以及预测的数据误差修正并更新航向与位置数据具体为： 计算增益K: K＝PHTHPHT+R-1 式中，R为GPS的观测噪声，H为测量阵，通过相对于误差状态的Jacobian求得； 利用预测的数据xest和GPS的定位传感器和姿态传感器的观测数据z计算修正后的误差公式如下： 将修正后的误差输入状态转移函数f中作为更新后的误差δx不断迭代； 更新状态协方差P： P＝I-KHP 式中，I为单位矩阵； 将状态协方差P输入到预测阶段并不断迭代； 步骤3：输出训练枪械的航向与位置。

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