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龙图腾网获悉西安比特联创科技有限公司申请的专利一种应对惯性测量单元的误差识别方法及系统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：CN121475280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610034149.4，技术领域涉及：G01C25/00；该发明授权一种应对惯性测量单元的误差识别方法及系统是由吴安安;徐小伟;朱创路设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应对惯性测量单元的误差识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应对惯性测量单元的误差识别方法及系统，涉及惯性测量技术领域，包括：采用有限元仿真对惯性测量单元进行模态分析，定位谐振敏感区域并布设分布式传感器阵列，同步采集多源信号，输出标准化信号集；对标准化信号集进行短时傅里叶变换与多通道时频矩阵融合去噪，基于有限元模态参数构建并训练专用稀疏字典，通过稀疏分解筛选候选谐振模态特征，构建谐振模态跨轴误差映射模型，输出空间频率特征集；基于空间频率特征集初始化自适应陷波滤波器组，输出真实信号，计算滤波前后信号差值得到跨轴干扰信号，结合误差映射模型量化分析并溯源，生成误差源定位清单，显著提升了惯性测量单元的精度和可靠性。

本发明授权一种应对惯性测量单元的误差识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应对惯性测量单元的误差识别方法，其特征在于：包括： 采用有限元仿真对惯性测量单元进行模态分析，定位谐振敏感区域并布设分布式传感器阵列，同步采集多源信号，对信号进行预处理后，输出标准化信号集； 对标准化信号集进行短时傅里叶变换与多通道时频矩阵融合去噪，基于有限元模态参数构建并训练专用稀疏字典，通过稀疏分解筛选候选谐振模态特征，包括：基于有限元仿真的谐振模态参数构建初始字典，字典原子为频率与空间位置双维度特征向量；采用改进K-SVD算法训练字典，以融合后的时频矩阵作为训练样本，引入基于余弦相似度的谐振模态约束项，迭代若干次，当联合目标函数小于目标阈值时停止训练；采用改进正交匹配追踪算法进行稀疏分解，在分解过程中引入空间一致性约束，分解完成后得到稀疏系数矩阵，筛选出稀疏系数幅值大于稀疏系数阈值的稀疏系数对应的字典原子，得到候选谐振模态特征集，特征集包含各候选模态的频率特征与空间特征；结合半实物仿真平台训练BP神经网络，构建谐振模态跨轴误差映射模型，输出空间频率特征集，包括：搭建IMU半实物仿真平台，模拟不同频率、不同振型的谐振模态，获取不同谐振模态的跨轴耦合误差数据；以候选谐振模态的空间、频率特征作为输入参数，跨轴耦合误差数据为输出参数，训练BP神经网络，采用随机梯度下降算法优化网络权重，当训练误差的数值小于0.001时停止训练，构建得到谐振模态跨轴误差映射模型；将候选谐振模态特征集输入该映射模型，模型输出参考误差值，包括参考加速度计跨轴误差值和参考陀螺仪跨轴误差值，得到包含谐振频率、空间位置及参考误差值的空间频率特征集； 基于空间频率特征集初始化自适应陷波滤波器组，对信号进行协同滤波与运动一致性校验，包括：对陀螺仪预处理信号执行FFT，结合加速度预处理信号采用频域匹配法计算实际跨轴误差初估值；计算初估值与参考误差值的误差偏差，若误差偏差大于误差偏差阈值，则以该偏差为反馈量，通过PID算法调整滤波器中心频率、带宽及轴间协同权重；将预处理信号输入调整后的滤波器组，按轴间协同抑制权重执行协同滤波，基于刚体运动学原理校验滤波后角速度信号与滤波后加速度信号的物理逻辑匹配性，均方误差小于均方误差阈值时，输出滤波后加速度信号作为真实加速度信号、滤波后角速度信号作为真实角速度信号；输出真实信号，计算滤波前后信号差值得到跨轴干扰信号，结合误差映射模型量化分析并溯源，包括：预处理后的加速度信号与真实加速度信号的差值为实际加速度跨轴干扰信号，预处理后的陀螺仪信号与真实角速度信号的差值为实际陀螺仪跨轴干扰信号；提取干扰信号的峰值、有效值、主频、谐波分量占比及轴间耦合系数，形成量化误差报告；将量化后的干扰信号与特征集中的谐振敏感区域空间坐标关联，确定每个实际跨轴误差对应的IMU机械结构谐振区域及谐振频率，生成误差源定位清单。

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