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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种高动态环境下基于元学习的偏振拖尾误差估计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：CN120427031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202510557705.1，技术领域涉及：G01C25/00；该发明授权一种高动态环境下基于元学习的偏振拖尾误差估计方法是由刘鑫;殷健凯;杨健;王岩;郭雷设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高动态环境下基于元学习的偏振拖尾误差估计方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种高动态环境下基于元学习的偏振拖尾误差估计方法，属于仿生偏振导航领域，包括：建立不同转速下由拖尾干扰造成的偏振角误差数据库，在离线阶段，基于元学习策略训练转速相关和转速无关网络，将偏振角误差解耦为转速相关和转速无关特征，在线阶段中，直线运动时，使用偏振惯导修正动力学模型三维姿态误差；在转弯运动中，将转速相关特征作为状态，载体动力学模型反演的偏振角作为量测量，转速无关特征作为量测矩阵，对转速相关特征进行估计，将转速相关和转速无关特征融合，完成偏振拖尾误差的估计。本发明结合离线和在线学习完成了高动态环境不同转速下偏振拖尾误差的自适应估计和补偿，提高了仿生偏振组合导航系统的导航性能。

本发明授权一种高动态环境下基于元学习的偏振拖尾误差估计方法在权利要求书中公布了：1.一种高动态环境下基于元学习的偏振拖尾误差估计方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、建立不同转速下的偏振角误差数据库，包括角速度、加速度、偏振光强，以及偏振角误差，其中为三轴上角速度的分量，为三轴上加速度的分量，为某通道的光强，为通道数量； 步骤2、基于离线元学习策略，搭建转速相关网络和转速无关网络，以角速度、加速度和偏振光强作为网络的输入，使用对比学习损失、生成对抗损失和重建损失约束并训练和网络，将偏振角误差解耦为转速相关特征和转速无关特征，其中，m为转速相关和无关特征的维度； 步骤3、在线阶段，当载体直线运动时，使用偏振惯导组合导航估计载体三维姿态并修正载体动力学模型的三维姿态，以载体动力学模型的姿态误差和角速度误差作为状态，建立系统状态方程，以偏振惯导融合的航向角、横滚角和俯仰角作为量测，建立量测方程，修正载体动力学模型的三维姿态，和表示与相关的函数，表示与相关的量测值；载体机动转弯时，基于动力学模型和转速无关特征在线修正转速相关特征，将转速相关特征作为状态向量，建立系统状态方程，基于转速无关特征和载体动力学模型反演的偏振角误差，建立系统量测方程，实现转速相关特征的在线自适应更新，得到修正后的转速相关特征，和表示与相关的函数，表示与相关的量测值； 步骤4、将与耦合完成偏振角拖尾误差的估计和补偿。

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