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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于机会信号融合的飞行器高精度定位方法及装置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：CN120101802B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510288946.0，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于机会信号融合的飞行器高精度定位方法及装置是由宋文泽;何振清设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机会信号融合的飞行器高精度定位方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及飞行器高精度定位领域，具体为基于机会信号融合的飞行器高精度定位方法及装置，包括：当飞行器信号强度低于预设阈值时，通过广播、Wi‑Fi、雷达和蓝牙信号接收器采集机会信号；提取多维度信号特征，利用深度Q网络强化学习模型输出信号源质量评分；将信号权重视为状态变量，结合卡尔曼滤波算法动态调整权重；依据信号源权重和距离信息，采用三角定位和多边定位确定飞行器位置坐标并加权计算最终位置。装置包含机会信号采集、信号特征提取、权重动态调整和定位结算模块，分别执行相应功能；本发明融合多种机会信号，提高了飞行器在复杂环境下的定位精度和可靠性。

本发明授权基于机会信号融合的飞行器高精度定位方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于机会信号融合的飞行器高精度定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 根据飞行器在执行飞行任务过程中，监测程序实时获取当前飞行器的信号强度，当信号强度低于预设信号强度阈值时，生成信号采集指令分发至多种信号接收设备，各信号接收设备对信号进行采集； 根据对各信号源的特征进行提取，并将信号特征输入至预设的强化学习模型，输出各信号源的质量评分，具体为：建立强化学习模型采用深度Q网络结构，包含输入层、多个隐藏层和输出层，输入层接收提取的多维度信号特征，隐藏层对特征进行非线性变换和抽象，输出层则输出对各信号源的质量评分，具体为：将提取的多维度信号特征组合成状态向量s，作为强化学习模型的输入，再设置模型的动作为不同信号源，赋予不同质量评分，其取值为0-1；再对强化学习模型设置奖励函数，设当前时间步的质量评分向量为，上一时间步的质量评分向量为，则质量评分的变化率表示为，提取数据库内预设信号稳定阈值，若小于预设信号稳定阈值时，则给予额外奖励；否，则无奖励，奖励函数表示为；强化学习模型根据输入的状态向量s，通过前向传播计算每个动作的Q值，Q值表示在状态s下采取动作的预期累计奖励，模型选择Q值最大的动作作为输出，即得到各信号源对应的质量评分值； 将各信号的权重视为状态变量，构建观测方程空间，再结合卡尔曼滤波算法对权重进行实时调整； 根据获取的各信号源对应权重，用多个信号源与飞行器的距离信息，再通过几何定位原理，包括三角定位和多边定位来确定飞行器的位置坐标，并根据加权计算得到最终位置坐标。

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