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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于增广广义卡尔曼滤波的飞行器空速迎角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：CN120276486B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510765857.0，技术领域涉及：G05D1/495；该发明授权基于增广广义卡尔曼滤波的飞行器空速迎角估计方法是由王有为;苗强;王剑宇;李诺设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于增广广义卡尔曼滤波的飞行器空速迎角估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及飞行器控制技术领域，具体为基于增广广义卡尔曼滤波的飞行器空速迎角估计方法，包括以下步骤，获取传感器数据并修正加速度，计算空速迎角初估，构建误差矩阵并评分，提取变化趋势调整参数，计算状态变化系数，融合多源信息输出联合空速迎角量。本发明中，通过加速度分量机体坐标系投影与反投射修正，结合高度差值构建空速初估值，增强物理匹配度，斜率评分与趋势变化提取建立动态补偿机制，提升对非平稳飞行状态适应能力，俯仰角速度、舵面偏转与气动系数偏置引入使状态演化更具结构性，通过比值计算建立变化系数，加强状态预测与机动动态耦合性，加权融合观测残差与预测值，提升估值对复杂气动干扰的收敛能力。

本发明授权基于增广广义卡尔曼滤波的飞行器空速迎角估计方法在权利要求书中公布了：1.基于增广广义卡尔曼滤波的飞行器空速迎角估计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取陀螺仪角速度、三轴加速度与高度计数据，对三轴加速度在机体坐标系中分量投影后反投射修正，结合高度差值计算空速初估值，基于三轴加速度分量与重力夹角计算迎角初估值，生成陀螺仪状态参数值； S2：基于陀螺仪状态参数值，提取估计周期内空速估值与迎角估值，与当前周期内空速估值与迎角估值逐点差值，分别归一化后组合构建输入矩阵，生成标准化误差矩阵值； S3：调用所述标准化误差矩阵值，依次提取时序行向量，比较相邻时序行向量间斜率差，划分评分等级区间，对时序行向量赋分后提取评分变化趋势，选取评分变化区间对应的斜率增幅值作为补偿因子，调整陀螺仪状态参数值中空速与迎角，生成偏移动态预测结果； S4：基于所述偏移动态预测结果组建状态变量集合，调用俯仰角速度、舵面偏转量与升阻力系数偏置值作为附加量，提取各状态元素斜率后与周期间隔比值计算，生成结构状态变化系数； S5：调用所述结构状态变化系数中的空速变化值与迎角变化值，结合当前观测投影残差与预测值，提取状态误差协方差矩阵相关元素设定加权比例，将各来源数据按比例融合，生成联合空速迎角输出量； 所述联合空速迎角输出量的获取步骤具体为： S501：调用所述结构状态变化系数中的空速变化值，提取状态误差协方差矩阵中横向协方差元素，计算观测投影残差与预测值的比值，设定横向协方差元素与纵向协方差元素的加权比例系数，生成协方差矩阵加权比例系数； S502：调用所述协方差矩阵加权比例系数，结合观测投影残差与预测值的绝对差值总和，计算空速变化增量与迎角变化增量的二次方和平方根，采用公式： ； 计算加权融合因子，整合协方差矩阵纵向元素，生成多源数据融合权重； 其中，代表第m维加权融合因子，代表第m维协方差加权比例系数，代表第q组观测投影残差，代表第q组预测值，代表时间序列空速变化增量，代表空间序列迎角变化增量，代表协方差矩阵中横向元素，代表协方差矩阵中纵向元素，为分母保护常数； S503：调用空速变化值与迎角变化值，根据所述多源数据融合权重计算加权求和结果，对融合结果执行误差阈值边界截断处理，生成联合空速迎角输出量。

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