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龙图腾网获悉集美大学申请的专利一种水下航行器多源信息融合精确导航方法及系统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：CN120403663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510916715.X，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种水下航行器多源信息融合精确导航方法及系统是由张卫东;吴德烽;贾泽华;张强;魏建仓;陶泽文;谢威;刘若楠设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水下航行器多源信息融合精确导航方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种水下航行器多源信息融合精确导航方法及系统。该方法先采集水下航行器的惯导数据、DVL数据、海流信息以及与信标间距离的观测信息并进行预处理；然后根据水下航行器运动学原理建立状态模型，并结合各类信息建立观测模型；再采用自适应卡尔曼滤波算法对状态模型和观测模型融合处理；最后根据融合后的状态向量估计水下航行器当前位置，与预设目标位置比较计算偏差，并通过调整舵角和推进器转速校正偏差。本发明综合多源信息，在状态模型、观测模型构建以及位置估计与偏差校正上进行创新，采用自适应卡尔曼滤波，具有提高导航精度、考虑海流影响、自适应调整以及实现实时导航等优点。

本发明授权一种水下航行器多源信息融合精确导航方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种水下航行器多源信息融合精确导航方法，其特征在于，包括以下步骤： 数据采集：包括采集水下航行器的惯导数据、DVL数据、海流信息以及与信标间距离的观测信息； 数据预处理：对采集到的各种数据进行预处理以作为观测数据，包括去除噪声和校准误差； 建立状态模型：根据水下航行器的运动学原理，建立水下航行器的状态模型；所述状态模型包括航行器的状态变量和状态变量的变化率，并将海流的速度和方向作为状态模型的输入参数； 建立观测模型：根据惯导数据、DVL数据、海流信息以及与信标间距离的观测信息，建立水下航行器的观测模型，所述观测模型描述状态变量与观测数据之间的关系； 多源信息融合：采用自适应卡尔曼滤波算法对状态模型和观测模型进行融合处理，实时评估不同导航传感器数据的质量，并根据数据质量自适应调整滤波增益； 位置估计与偏差校正：根据融合处理后的状态向量，估计出水下航行器的当前位置，将估计位置与预设的目标位置进行比较，计算偏差，并根据偏差对水下航行器的运动进行校正； 所述建立状态模型具体包括如下步骤： 定义水下航行器运动的状态向量X： X＝[x,y,z,vx,vy,vz,φ,θ,ψ]T 其中，x,y,z表示水下航行器在笛卡尔坐标系下的位置；vx、vy、vz分别为水下航行器在笛卡尔坐标系下x、y、z方向上的速度；φ、θ、ψ依次为水下航行器的横滚角、俯仰角和航向角；上标T表示转置； 定义水下航行器运动的控制向量U： 其中，分别是海流在x、y、z方向上的速度分量； 定义用于描述状态模型不确定性的过程噪声向量为W，噪声协方差矩阵为Q； 则水下航行器的状态模型表示为： 其中，f·是一个非线性的状态转移函数； 所述位置估计与偏差校正步骤具体如下： 根据融合处理后的状态向量估计水下航行器当前位置，通过以下公式结合海流影响优化位置估计；其中 和分别代表水下航行器在笛卡尔坐标系下的三维位置估计值； 航行器的实际速度va表示为： va＝vDVL+vc 其中，vDVL为DVL测量得到的速度向量，表示水下航行器相对于海底的速度，vc＝[vcx,vcy,vcz]T表示海流速度； 根据速度与位置的关系，在时间间隔Δt内，航行器位置的更新表示为： 其中，分别更新后的水下航行器在笛卡尔坐标系下的三维位置估计值； 将估计位置与预设的目标位置pt＝[xt,yt,zt]T进行比较，计算偏差Δpk|k和偏差的模值||Δpk|k||： 通过基于偏差的控制律调整航行器的舵角和推进器转速进行偏差校正，其中u＝[δ,τ]T是水下航行器的控制输入向量，δ为舵角，τ为推进器推力，Kp、Ki和Kd分别为比例、积分和微分增益； 同时结合水下航行器动力学方程实现闭环控制，其中M为惯性矩阵，Cv为科里奥利力和向心力矩阵，Dv为阻尼矩阵，gη为重力和浮力向量，η为航行器的姿态向量。

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