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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(鞍山)工业技术研究院申请的专利基于人工蜂群优化相关向量机的DVL测速模型训练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：CN114993312B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202210545961.5，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于人工蜂群优化相关向量机的DVL测速模型训练方法是由赵博;王天宇;张润峰设计研发完成，并于2022-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工蜂群优化相关向量机的DVL测速模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于人工蜂群优化相关向量机的DVL测速模型训练方法，包括：搭建AUV测试平台，获取惯导系统的三轴陀螺和三轴加速度计数据、三轴DVL速度信息、GNSS输出的经纬度和深度计提供的深度训练样本；以惯导系统输出的航向、俯仰、横滚、航向变化率及三轴DVL速度信息作为RVM模型输入集，以三轴惯导系统速度信息分别作为RVM模型输出集；初始化RVM核函数参数，将标准化数据映射到特征空间；计算后验分布的均值和方差；更新计算超参数和噪声方差，从而得到稀疏化的模型；利用人工蜂群算法对各RVM中的混合核函数参数进行优化，其中利用GNSS和深度计对人工蜂群算法中的目标函数进行约束。该方法实现了SINSDVL组合导航的定位误差由3‰航程减少至1.5‰航程。

本发明授权基于人工蜂群优化相关向量机的DVL测速模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工蜂群优化相关向量机的DVL测速模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，搭建AUV测试平台，获取惯导系统的原始数据、DVL输出三轴速度信息、GNSS输出的经纬度和深度计提供的深度训练样本，所述的惯导系统的原始数据包括三轴加速度计和三轴陀螺仪信息； 步骤二，对获取的惯导系统数据训练样本进行初始对准，待初始对准结束，进行实时姿态解算和速度解算，得到载体的航向Heading、俯仰Pitch、横滚Roll、航向变化率dHeading及三轴载体系下速度信息V_x、V_y和V_z； 步骤三，获取DVL输出载体的三轴速度信息DVL_x、DVL_y和DVL_z，以DVL_x、DVL_y、DVL_z、Heading、Pitch、Roll及dHeading作为RVM模型输入集x，以V_x、V_y及V_z分别作为输出集y，组成数据训练集其中N为采样点数，分别作为3个RVM模型的训练样本； 步骤四，初始化各RVM中的混合核函数Kx,xi中的参数； 步骤五，初始化超参数α和噪声方差σ2，利用核函数将标准化数据映射到特征空间； 步骤六，计算后验分布的均值μ和方差Σ； 步骤七，更新计算超参数α和噪声方差σ2，剔除α中无穷大的元素，对应ωi为0，ωi为模型权值ω的第i个元素，得到非零ωi对应的向量即为相关向量，从而得到稀疏化的模型； 步骤八，利用人工蜂群算法对各RVM中的混合核函数参数进行优化，其中利用GNSS和深度计对人工蜂群算法中的目标函数进行自适应调整，得到最优的核函数参数。

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哈尔滨工业大学(鞍山)工业技术研究院，其通讯地址为：114000 辽宁省鞍山市千山中路196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”。