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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种分布式多目标跟踪滤波方法、系统及设备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：CN116108401B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202310113051.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种分布式多目标跟踪滤波方法、系统及设备是由董希旺;苏翎菲;于江龙;化永朝;李清东;任章设计研发完成，并于2023-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式多目标跟踪滤波方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种分布式多目标跟踪滤波方法、系统及设备，涉及目标跟踪领域，该方法包括：首先，建立系统模型，初始化高斯分量集合；然后，为在每次滤波迭代时刻，采用改进的GM‑PHD滤波器进行预测、更新、修剪与合并；然后，为各本地融合中心之间进行通信，在各自节点上采用分布式融合规则进行融合估计；接着，为各本地融合中心提取目标状态；最后，对比当前时刻和设定时刻，判断是否进行下一次滤波，直至满足当前时刻大于设定时刻，结束滤波。本发明能够提高目标跟踪精度且分布式融合规则性能。

本发明授权一种分布式多目标跟踪滤波方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种分布式多目标跟踪滤波方法，其特征在于，包括： 构建单目标状态，当一个目标被一个传感器探测到时，根据所述单目标状态构建观测模型，生成任一传感器的观测值； 根据任一传感器的观测值，确定本地融合中心在任一时刻的量测集； 初始化高斯分量集合，确定当前时刻下的目标后验强度，并基于所述当前时刻下的目标后验强度，获取上一时刻的目标后验强度； 根据所述上一时刻的目标后验强度预测存活目标的概率假设密度，确定存活分量，并根据所述存活分量划分所述量测集，生成源自于新生目标和杂波的观测子集； 预测所述观测子集中新生目标的概率假设密度，并根据所述新生目标的概率假设密度确定预测目标先验强度； 估计所述观测子集中杂波的概率假设密度，并根据所述杂波的概率假设密度以及所述预测目标先验强度更新所述当前时刻下的目标后验强度，确定更新后的目标后验强度； 对初始化后的高斯分量集合进行裁剪与合并，生成裁剪与合并后的高斯分量集合，并根据所述裁剪与合并后的高斯分量集合更新所述更新后的目标后验强度，确定二次更新后的目标后验强度；所述二次更新后的目标后验强度赋值为所述本地融合中心的概率假设密度； 与邻居节点通信，获取所述邻居节点的概率假设密度； 基于所述本地融合中心的概率假设密度以及所述邻居节点的概率假设密度，采用GCI规则融合代表共同目标的概率假设密度，生成融合后的共同目标概率假设密度，采用AA规则融合代表额外目标的概率假设密度，生成融合后的额外目标概率假设密度； 根据所述融合后的共同目标概率假设密度以及额外目标概率假设密度确定当前融合后的目标后验强度，并根据所述当前融合后的目标后验强度更新所述二次更新后的目标后验强度，确定三次更新后的目标后验强度； 基于所述三次更新后的目标后验强度提取目标状态集合； 当当前时刻小于设定时刻时，返回步骤“根据所述上一时刻的目标后验强度预测存活目标的概率假设密度，确定存活分量，并根据所述存活分量划分所述量测集，生成源自于新生目标和杂波的观测子集”，进行下一时刻的滤波迭代，直至所述当前时刻大于设定时刻，结束滤波迭代。

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