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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于卡尔曼滤波的水下航行器目标探测容错处理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：CN115542330B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202210595443.4，技术领域涉及：G01S15/88；该发明授权一种基于卡尔曼滤波的水下航行器目标探测容错处理方法是由张立川;于健;宋保维;潘光;刘亚哲;柏书昌;郭振设计研发完成，并于2022-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卡尔曼滤波的水下航行器目标探测容错处理方法在说明书摘要公布了：本发明一种基于卡尔曼滤波的水下航行器目标探测容错处理方法，属于水下航行器水下目标探测领域；步骤为：欠驱动水下航行器进行直航，根据转弯模型数据确定转弯半径；基于离散卡尔曼滤波对融合导航信息进行预测，将航行误差与平均转弯半径进行比较；对位置信息和侧扫声纳特征变量进行融合，及初步容错处理；滑动窗口实时统计并记录当前航行器的航行信息。本发明与传统单一实时比较当前位置信息的方法相比，创造性结合了声纳的特征信息，并通过卡尔曼滤波的方法对水下航行器位置信息进行预测，结合滑动窗口和转弯半径的范围对位置信息进行容错处理和判断，为精确完整的水下航行器目标探测提供了可靠的运动控制。

本发明授权一种基于卡尔曼滤波的水下航行器目标探测容错处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卡尔曼滤波的水下航行器目标探测容错处理方法，用于水下航行器感知探测目标，其特征在于： 步骤一：欠驱动水下航行器进行直航，根据转弯模型数据确定转弯半径； 步骤二：基于离散卡尔曼滤波对融合导航信息进行预测，将航行误差与平均转弯半径进行比较；具体过程如下： 假设干扰均为高斯分布，使得状态变量Xk=[xk,yk,θk]表示水下航行器的当前信息，其中xk为当前位置，yk为当前速度，θk为偏航角；将水下航行器的位置作为观测变量，从而建立卡尔曼测量方程为： 2 其中Hk为观测矩阵，Vk为观测噪声； 按照式3执行系统的位置，速度，偏航角的下一步估计： 3 其中k表示离散的时间节点；表示k-1时刻下对k时刻的预测状态变量，包含航向角，位置，速度信息；为系统k-1时刻下对k时刻的预测状态方程，也是系统的状态转移矩阵； 4 估计系统状态更新： 5 其中表示k时刻的卡尔曼增益矩阵，表示从0时刻到k时刻的系统量测序列，表示k时刻系统的量测矩阵，表示系统k时刻预测的状态变量； 预测估计误差方差： 6 其中，表示k-1时刻的系统状态估计误差协方差，其在0时刻设定为0；Q为系统噪声协方差矩阵；是系统的状态转移矩阵，是的转置矩阵；根据先验经验把Q设置为： 7 进而滤波增益方程： 8 其中是k-1时刻下对k时刻的预测卡尔曼增益矩阵；表示k-1时刻的系统状态估计误差协方差；表示当前时刻量测矩阵的转置；是当前时刻的量测矩阵；其中R为系统测量噪声协方差矩阵： 9 在目标探测过程中，通过卡尔曼滤波对下一时刻的位置进行预测；并根据当前已知目标经纬度[xi',yi']和当前水下航行器自身导航系统所得到的经纬度[xi,yi]进行误差计算∆x，与1中平均转弯半径作比较，如果经度或者纬度小于转弯半径，则进入步骤三；误差计算为： 10 其中，xi表示第i时刻的经度，yi表示第i时刻的纬度，表示的范数； 步骤三：对位置信息和侧扫声纳特征变量进行融合，及初步容错处理；所述初步容错处理包为：依据步骤二所得到的位置信息，结合侧扫特征值g,进行方向判断；所述侧扫特征值g由侧扫声纳数据板实时采集并发送到主控，表征侧扫有效数据的百分比； 步骤四：滑动窗口实时统计并记录当前航行器的航行信息。

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