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龙图腾网获悉合肥中科深谷科技发展有限公司申请的专利一种鲁棒卡尔曼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：CN116361616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202310344333.5，技术领域涉及：G06F17/18；该发明授权一种鲁棒卡尔曼滤波方法是由肖浩文;蔡亚;黄澄辉设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种鲁棒卡尔曼滤波方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种鲁棒卡尔曼滤波方法，包括设定预设采样次数N，初始化滤波，定义状态向量的初值和协方差矩阵；更新观测向量和计算准则指标；检测是否存在异常值，若检测到异常值，则采用鲁棒卡尔曼滤波算法更新参数，更新参数后再次检测是否存在异常值；如没有异常值，则采用标准卡尔曼滤波算法递推更新；如此重复采样，当采样次数达到预设采样次数时，结束程序。本发明提供的上述方案，检测到异常值时，利用鲁棒卡尔曼滤波算法更新参数，提高效率和应用范围。

本发明授权一种鲁棒卡尔曼滤波方法在权利要求书中公布了：1.一种鲁棒卡尔曼滤波方法，其特征在于，包括如下操作： S10：设定预设采样次数N，初始化滤波，定义状态向量的初值和协方差矩阵； S20：更新观测向量和计算准则指标； S30：检测是否存在异常值，若检测到异常值，则执行步骤S31，若未检测到异常值，则执行步骤S32； S31：采用鲁棒卡尔曼滤波算法更新参数，更新参数后再次执行步骤S30； S32：采用标准卡尔曼滤波算法递推更新； 步骤S30具体的操作为： 若表示实际判断指标，χα为卡方分布的α-分位数χ，则按如下公式进行更新： 其中：xk为在k时刻采样的n维状态向量；为xk的先验估计；是在k时刻的协方差矩阵的先验估计；yk是在k时刻的m维观测向量；是yk的先验估计；是相关联的协方差矩阵；Hk是k时刻的m×n维观测矩阵；是Hk的转置矩阵；Kk是在k时刻的卡尔曼滤波器增益；是xk的后验估计；是yk的观测值；是协方差Pk的后验估计值；是协方差Pk的先验估计值； 更新之后，如果未达到采样次数，则k＝k+1，从状态预测开始新一轮采样； 若不是则缩放因子λk开始迭代； 其中，i表示缩放因子第i次迭代，是创新向量； 其中：Rk是k时刻的观测方程噪声协方差； 然后通过缩放因子来放大Rk观测方程噪声协方差； 求出继续与χα作判断； S40：比较当前采样次数与预设采样次数N的大小，若当前采样次数＜预设采样次数N，则执行步骤S20，若当前采样次数＝预设采样次数N，则结束操作。

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