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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于IMU/TDOA融合的大规模无人机群紧耦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：CN120846322B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511349735.X，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权一种基于IMU/TDOA融合的大规模无人机群紧耦合定位方法是由于丹;王钰睿;刘育恒设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于IMU/TDOA融合的大规模无人机群紧耦合定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于IMUTDOA融合的大规模无人机群紧耦合定位方法，包括：步骤1，建立无人机系统一般化模型，包括未知无人机的运动学模型，到达时间差TDOA和惯性导航IMU的观测模型，并通过滑动平均滤波MAF预处理TDOA测量值；步骤2，根据每个未知无人机的测量信息，采用改进粒子滤波算法，对每个未知无人机进行粒子初始化，状态预测，量测更新，重采样和状态估计，以此得到当前时刻每个未知无人机最优位置估计值；步骤3，每个无人机进行移动，继续估计其下一时刻的位置。本发明可以实现大规模无人机群在GNSS拒止环境下的高精度协同定位，相较于传统算法，提高了定位精确度和鲁棒性。

本发明授权一种基于IMU/TDOA融合的大规模无人机群紧耦合定位方法在权利要求书中公布了：1.基于IMUTDOA融合的大规模无人机群紧耦合定位方法，包括m个锚无人机和n个未知无人机，m≥4，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，建立无人机系统一般化模型，包括未知无人机的运动学模型，到达时间差TDOA观测模型和惯性导航IMU观测模型，并通过滑动平均滤波MAF预处理TDOA测量值； 步骤2，针对每个未知无人机，采用改进粒子滤波算法处理测量信息，具体的，首先初始化粒子并生成初始粒子集，采用惯性导航积分公式进行粒子状态预测，基于预测值计算IMU与TDOA残差值；然后基于Huber损失似然函数将所述残差值映射为一个概率值，进而通过融合IMU与TDOA似然值得到联合似然值，将该联合似然值点乘上一时刻的粒子权重以更新粒子权重；通过有效粒子数判断是否进行重采样并更新粒子集；最后通过对当前时刻粒子集中所有粒子状态进行加权平均融合，得到最终的最优状态估计值；具体的，得到联合似然值的方法为： 首先，构建基于TDOA残差的加权因子和IMU残差的加权因子： ，， 式中，为控制响应灵敏度参数，为偏移参数，为TDOA测量残差的平均值； 然后，通过加权组合计算粒子的联合观测似然： ， 式中，、分别为基于TDOA和基于IMU的Huber损失似然函数，，， 式中，、分别为IMU测量噪声协方差矩阵和平滑后的TDOA测量噪声的协方差矩阵，为MAF平滑后的噪声方差，为IMU加速度计在三个坐标轴上测量噪声的方差，M为观测值数量，下标j为第j个测量噪声，为Huber损失函数，、分别为时刻的TDOA观测残差和IMU观测残差； 步骤3，每个无人机进行移动，并迭代估计下一时刻位置。

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