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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种基于扩展卡尔曼滤波的IMU与UWB组合定位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：CN121540139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610070411.0，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权一种基于扩展卡尔曼滤波的IMU与UWB组合定位方法是由张永贤;管风景;陈梅;胡佳鸣;张海强设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩展卡尔曼滤波的IMU与UWB组合定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能定位领域，提出一种基于扩展卡尔曼滤波的IMU与UWB组合定位方法，通过采集IMU和UWB数据并建立组合定位模型，并根据所述组合定位模型进行初步测距并进行一致性检验，对UWB测量进行了自主检测与粗差鉴别，利用新息抑制几何上不一致的测量值，当检测超过门限时，不采用该时刻的UWB数据，仅保留IMU预测结果，当检测通过时，将各通道的标准化新息平方作为统计指标，并将其映射到DS证据理论中基本概率分配函数，再通过DS证据组合规则融合多通道测量证据，将融合结果转化为测量噪声协方差自适应调整，实现UWB测量值在扩展卡尔曼滤波算法进行滤波更新，本发明提高了IMU与UWB组合定位在复杂室内环境下定位精度和稳定性。

本发明授权一种基于扩展卡尔曼滤波的IMU与UWB组合定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩展卡尔曼滤波的IMU与UWB组合定位方法，其特征在于，包括： 采集IMU和UWB数据并建立组合定位模型，所述组合定位模型为离散状态空间模型，所述组合定位模型包括系统状态向量、控制输入向量和UWB测量向量； 根据所述组合定位模型进行初步测距并进行一致性检验，以获取初步测距值，所述初步测距包括基于IMU数据的先验预测和基于UWB数据的理论测距，所述一致性检验基于相邻差分矩阵，所述一致性检验用于筛除非视距或粗大误差的测距值； 所述根据所述组合定位模型进行初步测距并进行一致性检验，以获取初步测距值的步骤，具体包括： 根据IMU数据对系统状态向量进行先验预测，所述先验预测根据状态转移函数获得先验状态预测和先验状态预测的协方差； 所述先验预测的具体算法如下： ， 其中，表示先验状态预测，表示状态转移函数，表示时刻k-1的后验状态估计，表示时刻的控制输入向量； 根据所述先验状态预测，计算每个基站与标签之间的理论测量值，所述理论测量值的具体算法如下： ， 其中，表示理论测量值，表示测量函数； 计算实际测量值与理论测量值之间差值，以获得新息向量和新息协方差，所述新息向量和新息协方差的具体算法如下： ， ， 其中，表示新息向量，表示UWB测量向量，表示新息协方差，表示观测矩阵，T表示转置，表示k时刻先验状态预测误差协方差矩阵，表示UWB测量噪声协方差矩阵； 构建相邻差分矩阵，所述相邻差分矩阵的具体算法如下： ， 其中，表示相邻差分矩阵，m表示基站数； 根据所述相邻差分矩阵进行一致性检验，所述一致性检验的具体算法如下： ， ， ， ， ， ， 其中，表示相邻差分后的新息向量，表示相邻差分后的新息协方差矩阵，表示一致性检测统计量，表示虚警概率，表示当前测量无粗大误差的零假设，表示自由度为r的卡方随机变量大于阈值的概率，表示分布密度函数，表示检验阈值，表示累积分布函数； 当时，则判定当前测量中存在粗大误差，不使用UWB数据，仅保留IMU预测结果； 当时，基于扩展卡尔曼滤波算法进行滤波更新； 基于扩展卡尔曼滤波算法进行滤波更新，以获取组合定位结果，所述滤波更新基于多基站证据融合和自适应权重。

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