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龙图腾网获悉南京航空航天大学;南京航空航天大学秦淮创新研究院申请的专利一种IMU故障自适应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：CN116337110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310253627.7，技术领域涉及：G01C25/00；该发明授权一种IMU故障自适应估计方法是由李志敏;瞿潇炜;戴宇庭;赖际舟设计研发完成，并于2023-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种IMU故障自适应估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种IMU故障自适应估计方法，包括：周期采集IMU的输出信息和GNSS的输出信息，基于所述输出信息的运动学关系构建非线性系统滤波模型；基于卡尔曼滤波对所述系统滤波模型解耦为降阶滤波器，同时进行滤波更新，获得状态估计值和状态估计误差协方差阵；基于协方差匹配技术，将所述状态估计误差协方差阵进行自适应更新，获得更新噪声协方差阵；基于所述更新噪声协方差阵在线估计并输出IMU的故障类型及飞行器信息。本发明方法能够根据滤波新息自适应地更新故障随机游走噪声协方差阵，从而能够准确匹配各种类型故障的动态特性，提升了陀螺仪和加速度计故障信息的估计精度及算法的鲁棒性。

本发明授权一种IMU故障自适应估计方法在权利要求书中公布了：1.一种IMU故障自适应估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 周期采集IMU的输出信息和GNSS的输出信息，基于所述IMU的输出信息和GNSS的输出信息的运动学关系构建非线性系统滤波模型； 基于卡尔曼滤波对所述非线性系统滤波模型解耦为降阶滤波器，同时进行滤波更新，获得状态估计值和状态估计误差协方差阵； 基于协方差匹配技术，将所述状态估计误差协方差阵进行自适应更新，获得更新噪声协方差阵； 基于所述更新噪声协方差阵在线估计并输出IMU的故障类型及飞行器信息； 所述构建非线性系统滤波模型的过程包括： 基于所述IMU的输出信息构建系统的状态方程； 将所述GNSS的输出信息进行处理，生成系统的观测量，基于所述系统的观测量获取系统量测方程； 基于所述系统的状态方程和所述系统量测方程获取所述非线性系统滤波模型； 对所述非线性系统滤波模型解耦为降阶滤波器的过程包括； 基于最优两步扩展卡尔曼滤波将所述非线性系统滤波模型解耦为无故障滤波器和故障滤波器； 所述无故障滤波器中离散化后的系统矩阵基于滤波采样周期、无故障滤波器k-1时刻的状态估计值、无故障滤波器的状态转移矩阵、无故障滤波器的系统噪声矩阵获得； 所述故障滤波器的离散状态方程基于陀螺仪和加速度计未知故障的随机游走噪声获得； 所述获得更新噪声协方差阵具体包括： 基于滑动窗口获取实际新息协方差矩阵； 基于故障向量的维度和对角线元素获取理论新息协方差矩阵； 将所述理论新息协方差和所述实际新息协方差进行匹配，并基于主对角线元素进行实时更新，获取所述更新噪声协方差阵。

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南京航空航天大学;南京航空航天大学秦淮创新研究院，其通讯地址为：211106 江苏省南京市秦淮区御道街29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”。

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