买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利一种基于CBA-NavNet增强卡尔曼的组合导航方法和装置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：CN120800353B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511262830.6，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权一种基于CBA-NavNet增强卡尔曼的组合导航方法和装置是由孙晓娜;冯晨;秦会;徐晓婷设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CBA-NavNet增强卡尔曼的组合导航方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于CBA‑NavNet增强卡尔曼的组合导航方法和装置，属于组合导航定位相关技术领域，采用引入注意力机制的CNN与双向长短期记忆网络双路混合导航深度架构的CBA‑NavNet神经网络模型，有效提高对量测数据时空特征的提取能力，确保检测结果更加准确可靠，同时利用两个独立的CNN分支消除采样频率差异并提取数据的空间特征；通过BiLSTM模块充分捕捉数据的时序特征；引入注意力机制对关键信息聚焦和放大，削弱冗余信息的影响，形成多层次的特征学习框架；协同发挥CNN提取空间特征、BiLSTM建模双向长时依赖、注意力机制聚焦关键信息的三种技术的优势，显著增强对量测数据时空特征的提取效能，确保导航状态估计结果的更高精度和可靠性，能够实现更高精度的AUV导航定位。

本发明授权一种基于CBA-NavNet增强卡尔曼的组合导航方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于CBA-NavNet增强卡尔曼的组合导航方法，其特征在于，所述组合导航方法包括： AUV导航系统通过搭载的传感器及任务导向型操作套件系统获取导航信息数据流，其中，航姿参考系统AHRS、多普勒测速仪DVL实时采集导航数据信息； 对所述导航信息数据流进行数据预处理，其中，所述数据预处理包括坐标系转换、数据解析和频率更新； 将预处理之后的所述导航信息数据流输入离线训练的CBA-NavNet神经网络模型进行时间更新处理和测量更新处理，之后将CBA-NavNet神经网络模型的输出作为外部观测引入到状态估计观测向量中，最终得到AUV的导航位置，其中，所述CBA-NavNet神经网络模型采用融合注意力机制的卷积神经网络与双向长短期记忆网络的端到端混合导航深度架构，所述CBA-NavNet神经网络模型利用两个独立的CNN分支消除采样频率差异并提取数据的空间特征且引入注意力机制对关键信息聚焦和放大；所述CBA-NavNet神经网络模型通过BiLSTM模块捕捉数据的时序特征且引入注意力机制对关键信息聚焦和放大，削弱冗余信息的影响，形成一个多层次的特征学习框架； 其中，所述CBA-NavNet神经网络模型的离线训练过程如下： 将输入向量分别以滑动窗口的方式输入到深度卷积神经网络的CNN模块中，进行空间特征提取，得到各支路空间局部特征； 将所述各支路空间局部特征进行融合串联计算，得到包含多个特征参数的新时间序列，之后输入BiLSTM层得到时空特征； 将所述时空特征送入多头注意力机制层，赋予不同隐藏状态差异化的概率权重，并通过迭代更新聚焦和放大关键信息，之后通过将输入的查询、键和值矩阵划分为多个头部，对于每个头，都执行一次缩放点积注意力运算； 将各个头的输出进行拼接并进行线性变换，融和DVL和AHRS的特征，构成一个新的特征向量，实现在不同子空间中同时捕获和融合多种交互信息； 将处理后的时空特征输出送入两层全连接回归网络，预测AUV在东向和北向的位移分量，训练过程中以均方误差计算损失值，其中，为样本个数；代表第j个样本的标签数据，表示第j个样本的神经网络输出结果，为损失值； 利用Adam优化器最小化损失值对神经网络进行训练，直至CBA-NavNet神经网络模型收敛，则训练完成。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国海洋大学，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区滨海街道中国海洋大学西海岸校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。