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龍圖騰網獲悉四川大學申請的專利基于機會信號融合的飛行器高精度定位方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120101802B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510288946.0，技術領域涉及：G01C21/20；該發明授權基于機會信號融合的飛行器高精度定位方法及裝置是由宋文澤;何振清設計研發完成，并于2025-03-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于機會信號融合的飛行器高精度定位方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明涉及飛行器高精度定位領域，具體為基于機會信號融合的飛行器高精度定位方法及裝置，包括：當飛行器信號強度低于預設閾值時，通過廣播、Wi?Fi、雷達和藍牙信號接收器采集機會信號；提取多維度信號特征，利用深度Q網絡強化學習模型輸出信號源質量評分；將信號權重視為狀態變量，結合卡爾曼濾波算法動態調整權重；依據信號源權重和距離信息，采用三角定位和多邊定位確定飛行器位置坐標并加權計算最終位置。裝置包含機會信號采集、信號特征提取、權重動態調整和定位結算模塊，分別執行相應功能；本發明融合多種機會信號，提高了飛行器在復雜環境下的定位精度和可靠性。

本發明授權基于機會信號融合的飛行器高精度定位方法及裝置在權利要求書中公布了：1.基于機會信號融合的飛行器高精度定位方法，其特征在于，包括如下步驟： 根據飛行器在執行飛行任務過程中，監測程序實時獲取當前飛行器的信號強度，當信號強度低于預設信號強度閾值時，生成信號采集指令分發至多種信號接收設備，各信號接收設備對信號進行采集； 根據對各信號源的特征進行提取，并將信號特征輸入至預設的強化學習模型，輸出各信號源的質量評分，具體為：建立強化學習模型采用深度Q網絡結構，包含輸入層、多個隱藏層和輸出層，輸入層接收提取的多維度信號特征，隱藏層對特征進行非線性變換和抽象，輸出層則輸出對各信號源的質量評分，具體為：將提取的多維度信號特征組合成狀態向量s，作為強化學習模型的輸入，再設置模型的動作為不同信號源，賦予不同質量評分，其取值為0-1；再對強化學習模型設置獎勵函數，設當前時間步的質量評分向量為，上一時間步的質量評分向量為，則質量評分的變化率表示為，提取數據庫內預設信號穩定閾值，若小于預設信號穩定閾值時，則給予額外獎勵；否，則無獎勵，獎勵函數表示為；強化學習模型根據輸入的狀態向量s，通過前向傳播計算每個動作的Q值，Q值表示在狀態s下采取動作的預期累計獎勵，模型選擇Q值最大的動作作為輸出，即得到各信號源對應的質量評分值； 將各信號的權重視為狀態變量，構建觀測方程空間，再結合卡爾曼濾波算法對權重進行實時調整； 根據獲取的各信號源對應權重，用多個信號源與飛行器的距離信息，再通過幾何定位原理，包括三角定位和多邊定位來確定飛行器的位置坐標，并根據加權計算得到最終位置坐標。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人四川大學，其通訊地址為：610044 四川省成都市一環路南一段24號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。