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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学;哈尔滨哈船智聚创新科技发展有限公司申请的专利一种基于递推算法的INS组网信息融合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：CN115930950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202211669947.2，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权一种基于递推算法的INS组网信息融合方法是由奔粤阳;侯靓;李倩;沈志峰;王坤;邱天;张睿;王健成;周广涛;吴磊设计研发完成，并于2022-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于递推算法的INS组网信息融合方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于递推算法的INS组网信息融合方法，通过分别计算Kalman滤波器的低精度INS载体系右向陀螺漂移估计值的标准差，确定INS组网中第一套高精度INS和第二套高精度INS的权重，得到第一次融合后的位置信息；再次信息融合时，利用三个参数递推更新此次低精度INS的载体系右向陀螺漂移估计值的标准差，计算得到更新的权重，从而更新融合后的位置信息。本发明在INS组网中的两套高精度INS进行信息融合过程时，隐蔽性高而且仅用三个参数实时递推计算两套高精度INS的权重。

本发明授权一种基于递推算法的INS组网信息融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于递推算法的INS组网信息融合方法，其特征在于，步骤如下： 步骤1、确定低精度INS与第一套高精度INS、低精度INS与第二套高精度INS的联合误差状态； 步骤2、确定低精度INS与第一套高精度INS、低精度INS与第二套高精度INS组成的联合状态空间模型； 步骤3、为了进行Kalman滤波算法，对步骤2中的两个联合状态空间模型分别进行离散化； 步骤4、分别对低精度INS与第一套高精度INS、低精度INS与第二套高精度INS的离散化联合状态空间模型进行Kalman滤波算法，低精度INS与第一套高精度INS构成第一Kalman滤波器，低精度INS与第二套高精度INS构成第二Kalman滤波器； 步骤5、在两组Kalman滤波器滤波稳定后，取一段时间的数据进行第一次权重分配，计算第一Kalman滤波器的低精度INS载体系右向陀螺漂移估计值的标准差σ1和第二Kalman滤波器的低精度INS载体系右向陀螺漂移估计值的标准差σ2： 其中，N为该时间段内参与计算的低精度INS载体系右向陀螺漂移估计值的数据个数；εx,1i为第一Kalman滤波器得到的该时间段内第i个低精度INS载体系右向陀螺漂移估计值；εx,2i为第二Kalman滤波器得到的该时间段内第i个低精度INS载体系右向陀螺漂移估计值；μ1为第一Kalman滤波器得到的该时间段内N个低精度INS载体系右向陀螺漂移估计值的平均值；μ2为第二Kalman滤波器得到的该时间段内N个低精度INS载体系右向陀螺漂移估计值的平均值； 以两个Kalman滤波器滤波稳定后分别计算得到的低精度INS载体系右向陀螺漂移估计值的标准差为评价指标，低精度INS载体系右向陀螺漂移估计值的标准差越小，对应的高精度INS在信息融合时权重取值越大，低精度INS载体系右向陀螺漂移估计值的标准差越大，对应的高精度INS在信息融合时权重取值越小，信息融合时两套高精度INS的权重之比为各自Kalman滤波器计算出的低精度INS载体系右向陀螺漂移估计值的标准差的反比； 步骤6、再次分配权重时，需要Kalman滤波器的一个低精度INS的载体系右向陀螺漂移估计值、上一次分配权重时求得的N和上一次分配权重时求得的低精度INS的载体系右向陀螺漂移估计值平均值，根据上次的标准差递推出此次标准差，进而用来更新此次信息融合时的权重系数，标准差递推公式如下: 其中，εx,1m为当前m时刻第一Kalman滤波器得到的低精度INS的载体系右向陀螺漂移估计值，μ1′为μ1的递推更新值，σ1′为σ1的递推更新值，εx,2m为当前m时刻第二Kalman滤波器得到的低精度INS的载体系右向陀螺漂移估计值，μ2′为μ2的递推更新值，σ2′为σ2的递推更新值； 根据递推出的标准差进行第一套高精度INS和第二套高精度INS的信息融合： P′ref＝K′1P′1+K′2P′2 其中，P′ref为两套高精度INS的此次信息融合后更新的位置信息，为更新的第一套高精度INS的权重，P1′为此次信息融合时第一套高精度INS的位置信息，为更新的第二套高精度INS的权重，P2′为此次信息融合时第一套高精度INS的位置信息。

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