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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利基于姿态角虚拟观测的海洋工程结构物扩展卡尔曼滤波器参数估计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：CN121144707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511699121.4，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权基于姿态角虚拟观测的海洋工程结构物扩展卡尔曼滤波器参数估计方法是由刘福顺;孟安康;宋虹;冯国宁;连波超;马云龙设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于姿态角虚拟观测的海洋工程结构物扩展卡尔曼滤波器参数估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于姿态角虚拟观测的海洋工程结构物扩展卡尔曼滤波器参数估计方法，涉及海洋工程技术领域，包括以下步骤：S1、初始化系统过程噪声协方差矩阵和观测噪声协方差矩阵，获取扩展卡尔曼滤波姿态角估计值；S2、建立高精度角速度‑姿态角动态转换模型，生成姿态角虚拟观测量并用于在线评估卡尔曼滤波结果；S3、设置多维度性能评价指标体系，并对扩展卡尔曼滤波估计姿态角的幅值误差和趋势稳定性进行定量评估；S4、基于姿态角虚拟观测量和多维度性能评价指标的误差度量，使用梯度下降算法调整系统过程噪声协方差矩阵和观测噪声协方差矩阵的比例因子，并对其实时迭代；以解决现有技术无法准确测量和实时预测姿态参数的问题。

本发明授权基于姿态角虚拟观测的海洋工程结构物扩展卡尔曼滤波器参数估计方法在权利要求书中公布了：1.基于姿态角虚拟观测的海洋工程结构物扩展卡尔曼滤波器参数估计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、初始化系统过程噪声协方差矩阵Q和观测噪声协方差矩阵R，并基于扩展卡尔曼滤波器实现加速度计、陀螺仪和磁力计数据的最优融合，获取扩展卡尔曼滤波姿态角估计值； S2、基于结构运动学模型建立高精度角速度-姿态角动态转换模型，生成姿态角虚拟观测量并用于在线评估卡尔曼滤波结果； 角速度-姿态角动态转换模型为： ， 其中，； 式中，表示在第k个采样时刻的三轴角速度向量，其中、、分别对应绕x，y，z轴的角速度；表示海洋工程结构物在第k个采样时刻的姿态角；是角速度-姿态角动态转换模型的阶次；是该分量的复振幅系数，用于表征该分量的幅度及相位偏置；是信号分量的复特征根，用于反映该分量的振荡频率和阻尼系数；和分别是第p阶模态的幅值和初相位；和分别是第p阶模态的阻尼比和固有频率；是信号的采样频率；表示取复数的实部运算；i表示虚数单位； S3、设置多维度性能评价指标体系，并对扩展卡尔曼滤波估计姿态角的幅值误差和趋势稳定性进行定量评估； S4、基于步骤S2的姿态角虚拟观测量和S3的多维度性能评价指标的误差度量，在指数空间使用梯度下降算法调整系统过程噪声协方差矩阵Q和观测噪声协方差矩阵R的比例因子γ，并对γ实时迭代； 梯度下降算法的实现方法为： 8， 9， 式中，为梯度下降算法的目标函数；为对数尺度变量；为微小扰动量，通常取；表示在当前参数下目标函数的梯度，用于指导参数更新； 梯度下降更新规则为： 10， 式中，η为学习率，控制每次迭代的步长大小；为单步最大变化量，通常取；为符号函数；为在第k次迭代时计算得到的目标函数梯度；为第k次迭代时参数取值，为更新后的参数；运算符表示在学习率调整值和最大步长约束之间取较小者。

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