博士生刘光恒同学关于车辆GNSS容错定位的研究成果“GNSS Anomaly Tolerant Localization of Land Vehicles with ESKF and Residual-Based Detection-Identification-Adaptation”被IEEE TIM正式录用，即将长文发表。

IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement （IEEE TIM）由无线电工程师研究所 the Institute of Radio Engineers (IRE)创办于1952年。1963年无线电工程师研究所与美国电气工程师协会the American Institute of Electrical Engineers (AIEE)合并，形成今天的巨无霸 IEEE。IEEE TIM是国际仪器与检测领域的顶级期刊。

该文针对城市峡谷、道路遮挡及电磁环境复杂的场景，全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）观测易受到多路径效应、信号跳变与暂时遮断等因素干扰，使得融合惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）的车辆定位系统出现残差失真和状态发散风险。考虑到传统基于固定阈值或启发式判别的滤波方法难以对观测维度级异常进行鲁棒处理，导致定位精度与完好性在退化 GNSS 条件下难以保障。因此，构建一种能够对观测异常进行实时识别与自适应处理的鲁棒融合框架，是提升智能车辆在复杂环境中定位可靠性的关键科学问题。

针对上述挑战，该文提出一种将残差驱动的检测–识别–适应（Detection–Identification–Adaptation，DIA）机制嵌入误差状态卡尔曼滤波器（ESKF）的异常容忍定位框架，能够对GNSS观测质量进行维度级别的监控。DIA模块通过统计残差建模、协方差感知的动态阈值以及多假设观测子集搜索，有效剔除或抑制异常维度对状态更新的影响；ESKF则保持对位置、速度、姿态及IMU偏置的稳定传播。仿真与真实道路实验表明，所提出方法在多路径、遮挡与观测跳变等典型退化条件下显著降低均方根误差，这项研究为自动驾驶车辆提供了一种实用且鲁棒的定位解决方案，无需额外的硬件，只需标准的GNSS接收器和MEMS级IMU即可。

未来的研究工作将面向更长时间尺度和更复杂的导航场景，探索DIA框架在长时间GNSS中断下的可扩展性，并引入高清地图、协同感知与V2X信息以提升全局约束能力。此外，将 DIA 推广至其他外部观测（如视觉、雷达、里程计）的鲁棒融合机制，也是实现多源感知系统完好性的重要方向。通过进一步提升异常识别的泛化能力与计算效率，该框架有望为自动驾驶车辆在安全关键环境中的定位提供更高可靠性与工程可部署性保障。