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龙图腾网获悉山东高速信息集团有限公司;广东嘉益工程有限公司申请的专利基于非高斯噪声模型的北斗抗差卡尔曼滤波定位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：CN120871196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511366204.1，技术领域涉及：G01S19/42；该发明授权基于非高斯噪声模型的北斗抗差卡尔曼滤波定位方法是由李杰;奚赵明;万青松;房宏基;韩应轩;刘凯;郑常青;许超钤;汤俊设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于非高斯噪声模型的北斗抗差卡尔曼滤波定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及卫星导航定位技术领域，具体涉及基于非高斯噪声模型的北斗抗差卡尔曼滤波定位方法。本发明通过构建混合高斯模型、学生t分布模型精准表征北斗定位中因遮挡、多路径效应产生的非高斯噪声，并以期望最大化算法在线更新模型参数，解决传统高斯假设模型无法适配噪声统计特性的问题；再将该非高斯噪声模型与抗差滤波融合，通过Huber代价函数、IGGIII方案或噪声概率密度构造自适应抗差权重矩阵，动态调整观测协方差矩阵、抑制异常观测值影响，克服经典抗差滤波缺乏噪声建模、连续强干扰下权重调整失效的缺陷，同时避免粒子滤波计算复杂的问题。

本发明授权基于非高斯噪声模型的北斗抗差卡尔曼滤波定位方法在权利要求书中公布了：1.基于非高斯噪声模型的北斗抗差卡尔曼滤波定位方法，其特征在于，包括如下步骤： S01：获取北斗卫星导航系统输出的原始观测数据，所述原始观测数据包括伪距观测值、载波相位观测值及多普勒频移观测值中的至少一种，所述原始观测数据用于后续的定位解算； S02：建立非高斯噪声模型，针对所述原始观测数据中的观测噪声和北斗定位系统中的过程噪声，预设所述观测噪声和所述过程噪声服从非高斯分布的噪声模型，以精确表征其统计特性，所述非高斯噪声模型能够在线自适应更新参数； S03：融合所述非高斯噪声模型与抗差滤波，所述融合包括： S031：设计状态方程与观测方程，所述状态方程表示为，所述观测方程表示为，其中，为历元的观测向量，为状态向量，为状态转移矩阵，为观测矩阵，为所述观测噪声向量，为所述过程噪声向量，所述状态向量用于描述北斗接收机的动态参数； S032：基于步骤S02建立的非高斯噪声模型，构造自适应抗差权重矩阵，所述自适应抗差权重矩阵用于在所述滤波过程中动态调整所述观测值协方差矩阵，以抑制异常观测值的影响； S04：迭代执行所述抗差滤波，所述迭代执行包括： S041：时间更新，根据所述状态方程，利用上一历元的最优状态估计预测当前历元的状态向量先验估计值，并推算对应的预测误差协方差矩阵，所述预测误差协方差矩阵反映了所述状态估计的不确定度； S042：量测更新，包括： a计算新息序列，所述新息序列为所述观测向量与所述状态向量先验估计值之间的残差，并结合所述非高斯噪声模型评估所述观测值的可靠性，所述可靠性评估基于所述观测值在所述非高斯噪声模型下的概率密度； b基于所述自适应抗差权重矩阵，对所述新息序列中超出预设阈值的异常观测值进行降权处理，以减小其对定位结果的影响； c更新所述状态向量的后验估计值与所述误差协方差矩阵，所述后验估计值是经过观测值修正后的状态估计； d输出所述状态向量的后验估计值，得到高精度定位结果。

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