买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种用于精确观测的空间绳系编队状态智能感知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：CN116149366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310111393.2，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种用于精确观测的空间绳系编队状态智能感知方法是由黄攀峰;方国涛;张夷斋;张帆;沈刚辉设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于精确观测的空间绳系编队状态智能感知方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于精确观测的空间绳系编队状态智能感知方法，包括以下步骤：步骤1、建立空间绳系编队的动力学模型；步骤2、选择传感器并建立观测模型；步骤3、使用一种基于学习的粒子滤波算法对空间绳系编队状态进行智能感知。本发明以一种以空间三体绳系编队系统为研究对象，对轨道平面外编队系统的状态感知问题开展研究。

本发明授权一种用于精确观测的空间绳系编队状态智能感知方法在权利要求书中公布了：1.一种用于精确观测的空间绳系编队状态智能感知方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、建立空间绳系编队的动力学模型； 步骤2、选择传感器并建立观测模型； 步骤3、使用一种基于学习的粒子滤波算法对空间绳系编队状态进行智能感知； 所述步骤3的具体内容为： 步骤3.1、粒子初始化：在k＝0时刻，由空间绳系编队系统先验分布产生粒子群计算此时粒子群的方差σ0，为下一时刻的迭代运算做准备； 步骤3.2、粒子更新：当k＞0时，令过程噪声ωk-1＝ε+Υk-1确定，其中Υk-1～N0,σk-1，ε为状态方程误差，N·为正态分布概率密度函数；基于状态空间模型对k-1时刻的粒子进行更新，得到新的粒子群计算更新后粒子群的均值和方差σk，并得到概率分布函数 步骤3.3、粒子权值计算：利用k时刻粒子群的概率密度函数来确定重要性密度函数那么每一个粒子的权值可以通过下式计算得到： 为一阶马尔科夫过程； 步骤3.4、采用径向基函数RBF神经网络对粒子进行平滑：将粒子值和其对应权值分别作为神经网络的训练输入和训练输出，基于梯度下降法训练得到一个RBF神经网络，记为ΝRBF，网络输出即为平滑处理后的粒子权值最后得到平滑后的粒子和权值 步骤3.5、粒子重采样：将步骤3.4中得到的粒子群进行重采样，即复制权值较大的粒子，舍弃权值较小的粒子，从而产生一个新的粒子群每个粒子具有相同的权值1N； 步骤3.6、状态估计：利用更新后的粒子和权值，得到当前时刻状态xk的估计值接着返回步骤二进入下一个循环；即完成对一种用于精确观测的空间绳系编队状态的智能感知。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市友谊西路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。