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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利基于克拉美罗下界约束的水下导航自适应滤波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：CN121720491B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610231022.1，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于克拉美罗下界约束的水下导航自适应滤波方法是由王磊;孙桐;张佳;王胜利;牛小曼;柳宇恒设计研发完成，并于2026-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于克拉美罗下界约束的水下导航自适应滤波方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于克拉美罗下界约束的水下导航自适应滤波方法，属于水下导航定位技术领域，用于水下导航，包括针对离散时间系统，将非高斯量测噪声建模为高斯尺度混合模型；通过变分迭代更新得到鲁棒新息序列和加权因子，用于修正量测信息矩阵并更新后验克拉美罗下界；结合经验估计和克拉美罗下界约束自适应调整过程噪声协方差矩阵，以优化状态预测。本发明通过引入克拉美罗下界为理论性能标尺的闭环反馈与决策机制将自适应过程从依赖于经验数据的开环估计，突破为受理论最优性准则闭环锚定与校准的智能优化，从而实现对时变噪声跟踪与异常干扰抑制的精准解耦与协同，最终达成水下高精度稳健导航定位的性能提升。

本发明授权基于克拉美罗下界约束的水下导航自适应滤波方法在权利要求书中公布了：1.基于克拉美罗下界约束的水下导航自适应滤波方法，其特征在于，包括： S1、建立离散时间系统的状态方程和观测方程，将量测噪声表示为高斯尺度混合模型，基于高斯尺度混合模型，将量测噪声的边缘概率密度函数表示为条件高斯分布与伽马分布的积分形式； S2、利用过程噪声协方差矩阵预测状态向量和状态协方差矩阵，在每个时刻设置迭代次数阈值，进行变分迭代更新，变分迭代更新依次包括更新新息协方差矩阵、计算量测残差平方的期望和更新辅助变量的加权因子，达到迭代次数阈值后得到最终鲁棒新息序列和最终加权因子； S3、利用费雪信息矩阵预测信息矩阵，利用最终加权因子计算非高斯修正后的量测信息矩阵，利用预测信息矩阵和非高斯修正后的量测信息矩阵更新后验克拉美罗下界； S4、利用最终鲁棒新息序列计算上一时刻过程噪声协方差矩阵的经验估计值，然后结合改进的萨格胡萨自适应滤波，计算当前时刻过程噪声协方差矩阵的经验估计值，构建基于克拉美罗下界的约束容限，基于约束容限和当前时刻过程噪声协方差矩阵的经验估计值，计算经容限约束处理后的过程噪声协方差矩阵，将经容限约束处理后的过程噪声协方差矩阵返回步骤S2，预测下一时刻的状态向量。

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