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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利一种基于因子图优化的SINS/USBL/DVL组合导航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：CN116518972B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202310471079.5，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于因子图优化的SINS/USBL/DVL组合导航方法是由张涛;刘射德;张亮设计研发完成，并于2023-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于因子图优化的SINS/USBL/DVL组合导航方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于因子图优化的SINSUSBLDVL组合导航方法。首先，确定滑动窗长度，构建滑动窗内的SINS因子，基于四波束速度的DVL因子和基于斜距、方位角的USBL因子，建立因子图模型；其次，利用卡方故障检测算法对除当前时刻外的滑动窗内的所有历史因子进行数据故障判别，对滑窗内的USBL和DVL的粗差进行准确甄别和剔除；最后，利用滑窗内良好的USBL和DVL历史观测数据和当前时刻的量测信息，建立全局损失函数，利用最小二乘对滑动窗内的所有状态信息进行估计。

本发明授权一种基于因子图优化的SINS/USBL/DVL组合导航方法在权利要求书中公布了：1.一种基于因子图优化的SINSUSBLDVL组合导航方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1：接收SINS加速度计和陀螺仪数据、USBL斜距和方位角数据、DVL四波束速度数据：SINS采集的X、Y、Z轴角速度信息和加速度信息USBL的斜距和方位角DVL四波束速度信息步骤2：根据步骤1收到的数据建立SINS因子、USBL斜距方位角紧组合因子和DVL四波束紧组合因子；步骤3：根据滑动窗内量测类型，结合卡方故障诊断算法，重构状态矩阵和量测信息矩阵；步骤3具体如下：3.1根据滑动窗内的SINS数据，更新滑动窗内的第i个状态转移概率矩阵： 3.2采用卡方检测，对滑动窗内的历史量测信息Z1～Zk-1时刻进行删选，计算滑动窗内第i个量测卡方检测值： 其中，表示量测噪声矩阵；若λi＜T，则认为量测正常，不包含野值，若λi≥T，则认为量测包含野值；3.3根据步骤3.2的删选结果，结合当前k时刻的量测值，重构滑动窗内的状态矩阵和量测矩阵： 其中，表示滑动窗内除当前时刻外其余卡方检测无故障的状态预测信息，表示当前时刻的状态预测信息，p1:k-1表示滑动窗内除当前时刻外其余卡方检测无故障的状态预测概率矩阵，pk|k-1表示当前时刻的状态概率矩阵，Z1:k-1表示滑动窗内除当前时刻外其余卡方检测无故障的量测信息，Zk表示当前时刻的量测信息，H1:k-1表示滑动窗内除当前时刻外其余卡方检测无故障的量测转移矩阵，Hk表示当前时刻的量测转移矩阵；3.4根据步骤2的因子图模型，建立系统代价函数： 其中，∑pi|i-1表示第i个状态量的一步预测均方误差，Rusbl表示USBL量测噪声矩阵，Rdvl表示DVL量测噪声矩阵；3.5对步骤3.4代价函数进行最小二乘估计，更新滑动窗内的所有量测对应下的状态估计结果X:1计算系统增益：K＝PHTHPH+R-12对滑动窗内所有的状态进行估计： 3更新状态转移概率矩阵：PL＝P-KHP4根据2的状态估计结果对滑动窗内所有的导航信息进行反馈。

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