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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司;浙江大学申请的专利一种面向变电站室内无人机巡检的蓝牙与声信号融合定位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：CN119959869B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202411952849.9，技术领域涉及：G01S5/02；该发明授权一种面向变电站室内无人机巡检的蓝牙与声信号融合定位方法是由周斌;王茂飞;王神玉;王智;鞠玲;时维俊;曹吾;袁晨;戴红波;王肖;章书朋;陈挺;陈晶晶;杨磊;闻丹银;王星媛;侯晔;符瑞;冯唯设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向变电站室内无人机巡检的蓝牙与声信号融合定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向变电站室内无人机巡检的蓝牙与声信号融合定位方法，属于室内定位技术领域；包括为：部署基于声信号和蓝牙的无人机定位系统；将接收的声信号与参考信号进行声信号质量评估；全集声信号到达时间差进行计算并估计位置；声信号定位质量评估；蓝牙信号接收及多边定位；施加蓝牙线性定位约束；多源数据融合定位；构建并更新蓝牙指纹数据库。本发明利用声信号定位实时更新蓝牙指纹库，优化蓝牙定位，将蓝牙与声信号定位数据进行融合，实现无人机室内高精度实时定位，有效解决变电站室内复杂环境下卫星定位失效的问题；同时实现无人机的高精度室内定位，扩大在变电站室内复杂场景中的覆盖范围，提升无人机巡检定位的鲁棒性和可靠性。

本发明授权一种面向变电站室内无人机巡检的蓝牙与声信号融合定位方法在权利要求书中公布了：1.一种面向变电站室内无人机巡检的蓝牙与声信号融合定位方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：部署基于声信号和蓝牙的无人机定位系统； 步骤S2：声信号进行接收，并将接收的声信号与参考信号进行声信号质量评估； 声信号进行接收，并将接收的声信号与参考信号进行声信号质量评估，具体为： 步骤S2-1：信号强度评估； 步骤S2-2：信噪比评估； 步骤S2-3：互相关系数评估； 步骤S2-4：构造统一的声信号质量评估标准，具体为： 步骤S2-4-1：将信号强度、信噪比和信号间的相关性这三个信号质量评估指标设为准则层，将综合信号质量评估设为目标层； 通过专家打分来评估这些维度之间的相对重要性，并将其转化为1-9的评分尺度构建判断矩阵，其中，矩阵中的每个元素表示第i个维度相对于第j个维度的重要性，具体如下： 其中，pS,SNR表示信号强度相对于信噪比的重要性，pS,R表示信号强度相对于互相关系数的重要性；pSNR,R为信噪比相对于互相关系数的重要性； 将判断矩阵进行归一化，得到每个信号评价维度的权重，即信号强度权重wS、信号信噪比权重wSNR、信号间的相关性权重wR； 步骤S2-4-2：对矩阵进行一致性检验，即计算一致性比率CR： 计算判断矩阵的最大特征值λmax，并计算其对应的一致性指标CI： 其中，z是矩阵的维度； 引入随机一致性指数RI，对于维度为3的判断矩阵来说，RI为0.58，此时， 若CR小于特定值，则判断矩阵的一致性可以接受； 步骤S2-4-3：通过步骤S2-4-1—至S2-4-2得到的权重构建综合信号质量评估公式： U＝wS·Snorm+wSNR·SNRnorm+wρ·ρnorm+wCIR·CIRnorm； 根据综合评分U，设定阈值Uth判断接收信号的质量；若综合评分U超过阈值Uth，则认为该信号质量符合要求，适用于位置估计；否则，该接收信号被视为不符合要求； 步骤S3：计算全集声信号到达时间差并进行位置估计，具体为： 步骤S3-1：全集TDOA测量值的计算： 基于声信号的无人机定位系统包括M个已知位置的声信号基站，其位置分别为si，i＝1,2,…,M； 对于声信号基站i和声信号基站j，两两之间的TDOA测量值rij定义为： rij＝∥u-si∥-∥u-sj∥+nij+oij+ηij； 其中，u为信号源的未知位置向量；si和sj分别为声信号基站i和声信号基站j的位置向量；nij为视距测量噪声，服从零均值高斯分布；oij为异常数据误差，由测量噪声或设备误差引起；ηij为非视距路径的偏差，为正值； 将所有声信号基站对的TDOA测量值构造成一个矩阵R： 其中，rij表示从传感器i到传感器j的TDOA值； 步骤S3-2：基于几何约束的循环冗余检测法识别NLOS测量值： 利用全集TDOA矩阵的几何约束特性，通过闭合路径的循环之和判断异常值，对于任意声信号基站的闭合路径，其TDOA测量值满足以下循环之和条件： r12+r23+r31≈0； 若某条路径的循环和不满足这一条件，即|r12+r23+r31|∈，说明该路径存在非视距信号； 全集TDOA矩阵R在理想情况下应满足秩约束，只有LOS信号时矩阵的秩应为2；如果R的秩大于2，则表示矩阵中包含异常数据或NLOS路径； 步骤S3-3：NLOS检测和去除算法： 基于循环之和和秩约束，定义一组迭代步骤来识别和去除NLOS测量值，具体如下： 定义初始化损失函数L，用于评估测量数据的一致性： 其中，S为TDOA测量的基站对集合，Γ是源位置的估计值，最小化损失函数得到最佳估计；在损失函数的最小化过程中，逐个遍历每一对基站对的TDOA测量值，检查是否满足循环和条件： |rij+rjk+rki|∈； 对于不满足该条件的路径，将误差较大的TDOA测量值标记为NLOS值，并将其从集合S中剔除；在剔除NLOS测量值后，更新集合S，重新计算源位置估计u，并迭代该过程，直到所有闭合路径满足循环和条件或损失函数不再显著减小； 步骤S3-4：最终位置估计： 在剔除NLOS测量值后，通过最小化更新后的损失函数来估计最终源位置： 其中，SLOS为经过NLOS剔除后的视距测量集合； 步骤S4：声信号定位质量进行评估； 步骤S5：蓝牙信号接收及多边定位； 步骤S6：施加蓝牙线性定位约束； 步骤S7：多源数据融合定位； 步骤S8：构建并更新蓝牙指纹数据库。

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