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龙图腾网恭喜中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利一种基于多模态融合的无人机ISAC信道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：CN119544418B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-11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：202510095691.6，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权一种基于多模态融合的无人机ISAC信道估计方法是由崔锴;赵建伟;贾维敏;朱丰超;何芳;胡豪杰;张翠平;姜楠;杨龑;杨汶杰;王兆伟;张宇星;陈诺;张一诺设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态融合的无人机ISAC信道估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态融合的无人机ISAC信道估计方法，包括以下步骤：一、构建无人机ISAC基站系统；二、建立无人机的状态方程和观测方程；三、采用无迹卡尔曼滤波获取无人机第t个时刻的最优状态向量；四、建立无人机与地面终端的ISAC信道模型。本发明设计合理，在惯性测量单元IMU和RTK移动站的多模态融合下基于无迹卡尔曼滤波获取无人机的最优状态向量，以建立无人机与地面终端的信道模型，降低了通信的复杂度，且考虑无人机轨迹与姿态变化，提高了信道估计的准确性。

本发明授权一种基于多模态融合的无人机ISAC信道估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合的无人机ISAC信道估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、构建无人机ISAC基站系统：步骤101、所述无人机ISAC基站系统包括无人机ISAC基站和地面终端，无人机ISAC基站包括无人机和集成在无人机上的ISAC基站，所述无人机的底端安装的均匀平面阵列天线，所述地面终端安装的均匀平面阵列天线；表示无人机的底端均匀平面阵列天线的行数，表示无人机的底端均匀平面阵列天线的列数，表示地面终端的均匀平面阵列天线的行数，表示地面终端的均匀平面阵列天线的列数；其中，所述无人机上搭载有惯性测量单元IMU、RTK移动站;步骤102、在地面终端处建立笛卡尔坐标系；在无人机处建立载体坐标系；步骤二、建立无人机的状态方程和观测方程：步骤201、通过惯性测量单元IMU获取状态方程的四元数、、、和状态转换系数矩阵；步骤202、采用计算机建立无人机第个时刻的状态方程；其中，表示无人机第个时刻的状态向量，且，表示在笛卡尔坐标系下第个时刻无人机的三轴坐标，表示在笛卡尔坐标系下第个时刻无人机的三轴速度，表示无人机第个时刻的状态向量，表示系统噪声；为正整数，且；表示转置;步骤203、采用计算机建立无人机第个时刻的观测方程；其中，表示无人机第个时刻状态的观测值，且，分别表示在笛卡尔坐标系下第个时刻无人机的相对地面终端的距离量测预测值、方位角量测预测值和仰角量测预测值；分别表示在载体坐标系下第个时刻无人机的偏航角量测预测值、俯仰角量测预测值、滚动角量测预测值；表示量测噪声，表示非线性观测函数；步骤三、采用无迹卡尔曼滤波获取无人机第个时刻的最优状态向量：步骤301、判断RTK移动站是否输出三轴坐标与三轴速度，如果RTK移动站未输出三轴坐标与三轴速度，基于建立的无人机第个时刻的状态方程，采用无迹卡尔曼滤波估计，将无迹卡尔曼滤波中一步预测的状态向量先验估计值作为无人机第个时刻的最优状态向量；如果RTK移动站输出三轴坐标与三轴速度，则输入惯性测量单元IMU和RTK移动站监测到的量测数据，基于建立的无人机第个时刻的状态方程和无人机第个时刻的观测方程，采用无迹卡尔曼滤波估计，将无迹卡尔曼滤波中状态更新的状态向量后验估计值作为无人机第个时刻的最优状态向量；步骤302、从无人机第个时刻的最优状态向量中获取无人机第个时刻的三轴坐标优化值以及无人机第个时刻的四元数优化值；步骤303、根据无人机第个时刻的四元数优化值，得到第个时刻无人机的相对地面终端的距离优化值、方位角优化值和仰角优化值；步骤四、建立无人机与地面终端的ISAC信道模型：根据无人机第个时刻的最优状态向量及距离优化值、方位角优化值和仰角优化值，建立无人机与地面终端的ISAC信道模型。

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