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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利一种基于卡尔曼滤波的导航定位方法及相关设备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：CN120008643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510482776.X，技术领域涉及：G01S19/44；该发明授权一种基于卡尔曼滤波的导航定位方法及相关设备是由戴吾蛟;马维豪;戴粤设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卡尔曼滤波的导航定位方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请涉及导航定位技术领域，提供了一种基于卡尔曼滤波的导航定位方法及相关设备，该方法包括：获取待定位车辆在n个时刻的原始观测数据；对所有原始观测数据进行解算，得到状态参数和待定位车辆当前时刻的三维坐标；基于状态参数和待定位车辆当前时刻的三维坐标构建状态方程和观测方程，并对状态方程和观测方程进行卡尔曼滤波递推，得到待定位车辆的预测位置和边缘化因子的状态协方差矩阵；基于状态协方差矩阵对待定位车辆的预测位置进行优化，得到待定位车辆在当前时刻的下一时刻的最终预测位置。本申请的方法能够提高导航定位的准确性。

本发明授权一种基于卡尔曼滤波的导航定位方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于卡尔曼滤波的导航定位方法，其特征在于，包括： 获取待定位车辆在个时刻的原始观测数据；第个时刻为当前时刻，所述原始观测数据用于描述观测到的待定位车辆的位置； 对所有原始观测数据进行解算，得到状态参数和所述待定位车辆当前时刻的三维坐标；所述状态参数包括多个与所述待定位车辆的导航定位相关的参数； 基于所述状态参数和所述待定位车辆当前时刻的三维坐标构建状态方程和观测方程，并对所述状态方程和观测方程进行卡尔曼滤波递推，得到所述待定位车辆的预测位置和边缘化因子的状态协方差矩阵；所述边缘化因子为状态参数中被边缘化的参数； 基于所述状态协方差矩阵对所述待定位车辆的预测位置进行优化，得到所述待定位车辆在当前时刻的下一时刻的最终预测位置； 其中，所述基于所述边缘化因子的状态协方差矩阵对所述待定位车辆的预测位置进行优化，得到所述待定位车辆在当前时刻的下一时刻的最终预测位置，包括： 计算边缘化因子的残差均方误差、所述状态参数中伪距的残差均方误差、所述状态参数中载波相位的残差均方误差； 基于所述边缘化因子的残差均方误差、所述伪距的残差均方误差、所述载波相位的残差均方误差构建反馈调节因子，判断是否满足优化条件； 若是，则基于所述反馈调节因子对所述边缘化因子的状态协方差矩阵进行更新，得到更新后的状态协方差矩阵，并将所述更新后的状态协方差矩阵代入所述状态参数中，得到更新后的状态参数，并返回基于所述状态参数和所述待定位车辆当前时刻的三维坐标构建状态方程和观测方程，并对所述状态方程和观测方程进行求解，得到所述待定位车辆的预测位置和边缘化因子的状态协方差矩阵的步骤； 否则，将所述待定位车辆的预测位置作为所述待定位车辆在当前时刻的下一时刻的最终预测位置。

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