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龙图腾网获悉中国人民解放军空军工程大学申请的专利一种基于液态时间常数网络的INS/SAR组合导航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：CN119714252B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411641621.8，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权一种基于液态时间常数网络的INS/SAR组合导航方法是由李瑞;何晶;吴德伟;赵辰豪;李珮冉设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于液态时间常数网络的INS/SAR组合导航方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于液态时间常数网络的INSSAR组合导航方法，采用INS和SAR的松耦合组合导航策略，包括训练和预测两个模式：训练模式：离线阶段利用已经获得的数据对LTC辅助定位预测网络进行训练，并将训练好的网络模型加载到机器上；然后，利用实时获取的数据继续在线训练网络模型，更好地拟合LTC辅助定位预测网络的输入输出关系；同时，利用卡尔曼滤波器将INS和SAR量测信息进行融合；本发明的有益效果是：建立了基于LTC神经元和闭式解近似求解的神经网络模型，加快了求解速度，并且利用LTC神经网络处理非等间隔采样时间序列和对时间序列进行预测的能力，解决了SAR量测输出时间间隔不同及滞后的问题，实现了一种INSSAR组合导航定位方法。

本发明授权一种基于液态时间常数网络的INS/SAR组合导航方法在权利要求书中公布了：1.一种基于液态时间常数网络的INSSAR组合导航方法，其特征在于：采用INS和SAR的松耦合组合导航策略，包括训练和预测两个模式： 训练模式：离线阶段利用已经获得的数据对LTC辅助定位预测网络进行训练，并将训练好的网络模型加载到机器上；然后，利用实时获取的数据继续在线训练网络模型，更好地拟合LTC辅助定位预测网络的输入输出关系；同时，利用卡尔曼滤波器将INS和SAR量测信息进行融合； 预测模式：当SAR进行观测，由于处理时延导致SAR量测信息尚未输出时，利用LTC辅助定位预测网络对SAR量测信息进行预测，然后，再与INS量测信息通过卡尔曼滤波器进行融合； 还包括训练模式下LTC辅助定位预测网络参数的学习过程，对应内容如下： S1、将原始数据进行标准化预处理获得无量纲的训练数据，并送入网络进行训练； S2、将标准化预处理后的训练数据送入卷积模块，提取INS和SAR传感器之间的稀疏特征表示，学习传感器之间的隐式依赖关系； S3、将卷积模块的输出送入LTC神经元构成的循环模块，提取INS和SAR传感器数据的时序特征，学习传感器数据的时间动态关系； S4、对LTC辅助定位预测网络进行训练，得到网络的最优参数，并对测试样本进行预测。

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