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龙图腾网恭喜北京理工大学;北京信息科技大学申请的专利分级多层多源融合即时接入的导航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：CN114894189B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202210149456.9，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权分级多层多源融合即时接入的导航方法及系统是由沈凯;李岳伦;左思琪;刘宁;朱毅晓;戚文昊;袁超杰设计研发完成，并于2022-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本分级多层多源融合即时接入的导航方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种分级多层多源融合即时接入的导航方法及系统。其中，该方法包括：对用于采集导航信息的多个传感器的性能进行实时评价，并基于所评价的性能通过智能方式对导航信息组合方案进行决策；采用自适应因子图的非线性融合方式，基于所述导航信息组合方案分配权重实现自适应融合，得到融合结果，并基于所述融合结果进行导航。本发明解决了由于其中一个传感器失效造成的导航精度不准确的技术问题。

本发明授权分级多层多源融合即时接入的导航方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种分级多层多源融合即时接入的导航方法，其特征在于，包括：对用于采集导航信息的多个传感器的性能进行实时评价，并基于所评价的性能通过智能方式对导航信息组合方案进行决策；采用自适应因子图的非线性融合方式，基于所述导航信息组合方案分配权重实现自适应融合，得到融合结果，并基于所述融合结果进行导航；其中，对用于采集导航信息的多个传感器的性能进行实时评价，并基于所评价的性能通过智能方式对导航信息组合方案进行决策包括：针对载体机动的不确定性和外界环境动态干扰的随机性，构建异常度评级准则以描述外界环境不确定性对所述多个传感器中的至少一个传感器的影响程度；基于线性时变系统的可观测度分析，计算各组合导航子滤波器状态变量的可观测度，以量化所述多个传感器中的至少一个传感器的被观测的能力；基于所述影响程度和所述可观测度，确定强化学习方法，其中，所述强化学习方法包括Q-learning算法和异步优势行动器-评判器算法；根据所确定的强化学习方法构建强化学习网络，在复杂环境和运动下训练所述强化学习网络，利用所述强化学习网络对导航信息组合方案进行决策，以得到最优的导航信息组合方案；其中，基于所述影响程度和所述可观测度，确定强化学习方法，包括：在简单环境下，定义状态类型，采用Q-learning算法，通过设置阈值对所述多个传感器的连续变量进行分段离散化，并归一化处理，以实现控制所述多个传感器中的至少一个传感器的动作，其中，所述状态类型包括以下至少之一：辅助传感器不确定性、辅助传感器异常度、速度、GNSS状态、卫星星数和卫星信号，所述动作为开关传感器，即时收益为当前时刻位置误差的平方和的倒数；在复杂环境及运动场景下，采用异步优势行动器-评判器算法，在多个线程里面分别和环境进行交互学习，训练神经网络模型，使得所述神经网络模型收敛并输出准确的估计效果，其中，输入所述神经网络模型的状态元素为所述连续变量，所述神经网络模型输出的动作为所述多个传感器中的辅助传感器的融合权值，即时收益为当前时刻位置误差的平方和的倒数。

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