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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种基于粒子距离适应度的集群协同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：CN119935136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411862444.6，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于粒子距离适应度的集群协同导航方法是由曾慧;张陈霖;鲁超逸;李擎;刘涛设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于粒子距离适应度的集群协同导航方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于粒子距离适应度的集群协同导航方法，涉及多智能体协同导航技术领域。该方法包括：在由多个无人机组成的多无人机协同编队中，根据匀加速曲线运动学建立系统运动模型并由超宽带测得的相对测距约束构成系统量测模型；基于构建的系统运动模型与系统量测模型，构建集群协同导航滤波模型；基于构建的集群协同导航滤波模型，采用基于粒子距离适应度的误差约束量子粒子群优化改进粒子滤波算法进行迭代滤波，得到各无人机的状态变量的优化结果；本发明，能够有效提高在全球卫星导航系统拒止情况下的集群无人机定位精度与鲁棒性。

本发明授权一种基于粒子距离适应度的集群协同导航方法在权利要求书中公布了：1.一种基于粒子距离适应度的集群协同导航方法，其特征在于，所述方法包括： S1、在由多个无人机组成的多无人机协同编队中，根据匀加速曲线运动学建立系统运动模型并由超宽带测得的相对测距约束构成系统量测模型； S2、基于构建的系统运动模型与系统量测模型，构建集群协同导航滤波模型； S3、基于构建的集群协同导航滤波模型，采用基于粒子距离适应度的误差约束量子粒子群优化改进粒子滤波算法进行迭代滤波，得到各无人机的状态变量的优化结果； 其中，所述基于构建的集群协同导航滤波模型，采用基于粒子距离适应度的误差约束量子粒子群优化改进粒子滤波算法进行迭代滤波，得到各无人机的状态变量的优化结果包括： S31、对任一从机i，在t＝0的时刻根据初始状态向量利用高斯随机分布生成N个粒子，即其中，表示1到N个粒子的初始状态，～表示服从，表示先验概率； S32、当从机i运动时，利用系统运动模型对初始的粒子状态进行更新，计算先验概率得到初始状态预测结果 S33、采用基于误差约束及量子粒子群优化的重采样对粒子进行重采样，得到最优的重采样结果； S34，根据得到的最优的重采样结果，使用系统量测模型以及量测方程对粒子进行量测更新，得到t＝0时刻的最终状态估计 S35，根据量子粒子群优化重采样处理后得到的最终状态估计采用加权一致性算法更新加速度信息，用于下一时刻预测阶段的状态量更新。

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