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龙图腾网获悉内蒙古大学申请的专利GNSS/INS组合导航方法、装置、设备及存储介质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：CN121026111B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511553159.0，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权GNSS/INS组合导航方法、装置、设备及存储介质是由魏晓凯;王启坤;范晓天;李天怡;张琪英;魏圣原设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本GNSS/INS组合导航方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种GNSSINS组合导航方法、装置、设备及存储介质，涉及导航技术领域。该方法包括：构建Transformer‑LSTM混合神经网络模块，输入为含多类信息的INS数据，输出预测的位置增量和速度增量；构建INSGNSS融合导航模块，根据GNSS信号状态切换输入，输出最优导航解；GNSS正常时用真实测量值融合并训练混合神经网络模块，信号异常时用预测的位置增量和速度增量进行融合，最终均输出最优导航解；本申请兼顾长序列特征提取与短期预测稳定性，在GNSS不同中断时长场景下，均能实现高精度的位置增量和速度增量预测，保障导航定位的连续性和精度。

本发明授权GNSS/INS组合导航方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种GNSSINS组合导航方法，其特征在于，所述方法包括： 构建Transformer-LSTM混合神经网络模块；其中，所述Transformer-LSTM混合神经网络模块包括依次连接的数据预处理子单元、位置编码子单元、Transformer编码器子单元和LSTM网络子单元，所述数据预处理子单元响应于输入的INS数据，并对所述INS数据进行数据清洗和归一化，得到与预处理后的INS数据并馈送至所述位置编码子单元，所述位置编码子单元对所述预处理后的INS数据进行位置编码得到包含位置信息的INS数据并馈送至所述Transformer编码器子单元，所述Transformer编码器子单元基于所述包含位置信息的INS数据，依次进行多头自注意力机制处理、前馈神经网络处理以及残差连接与层归一化，得到特征数据并馈送至所述LSTM网络子单元，所述LSTM网络子单元对所述特征数据依次进行遗忘门操作、输入门操作、记忆单元更新以及输出门操作，输出预测的位置增量和速度增量；所述INS数据包括位置信息、速度信息、姿态信息、加速度计比力和陀螺仪数据； 构建基于改进因子图的INSGNSS融合导航模块，所述INSGNSS融合导航模块包括依次连接的IMU预积分子单元、因子图构建子单元、自适应权重调整子单元和非线性优化子单元，所述IMU预积分子单元的输入为IMU测量值，输出为预积分IMU因子；在GNSS信号正常接收时，所述因子图构建子单元的输入为预积分IMU因子、GNSS测量值及初始状态先验信息，在GNSS信号未正常接收时，所述因子图构建子单元输入为预积分IMU因子、Transformer-LSTM混合神经网络模块预测的位置增量和速度增量及初始状态先验信息，所述因子图构建子单元的输出为完整的因子图模型；所述自适应权重调整子单元的输入为GNSS测量残差，输出为调整后的GNSS因子权重；所述非线性优化子单元的输入为带权重的因子图模型，输出为最优导航解； 在GNSS信号正常接收时，获取INS数据，并传输至Transformer-LSTM混合神经网络模块的数据预处理子单元，获取GNSS接收机采集的GNSS测量值，传输至所述INSGNSS融合导航模块的因子图构建子单元，通过所述Transformer-LSTM混合神经网络模块对INS数据处理后，输出预测的位置增量和速度增量，与真实GNSS位置增量和速度增量对比，在线训练网络参数，从而更新Transformer-LSTM混合神经网络模块；通过INSGNSS融合导航模块对IMU数据预积分处理，结合GNSS测量值构建因子图，通过自适应权重调整和非线性优化，得到最优导航解； 在GNSS信号未正常接收时，获取INS数据，并传输至Transformer-LSTM混合神经网络模块，输出预测的位置增量和速度增量，所述INSGNSS融合导航模块根据IMU预积分因子和预测的位置增量和速度增量，构建因子图并调整权重，经非线性优化得到最优导航解。

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内蒙古大学，其通讯地址为：010021 内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西路235号；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”。

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