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龙图腾网获悉中国人民解放军93209部队申请的专利一种序贯式多传感器航迹融合效果仿真模拟器的设计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：CN115688429B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211357498.8，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种序贯式多传感器航迹融合效果仿真模拟器的设计方法是由刘冰;齐崇英;王艺;张新刚设计研发完成，并于2022-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种序贯式多传感器航迹融合效果仿真模拟器的设计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种序贯式多传感器航迹融合效果仿真模拟器的设计方法，属于仿真建模与信息融合处理领域。本发明为了克服在体系仿真中，对传感器组网中心仿真缺乏可灵活仿真不同融合航迹质量的融合模拟器的问题，在遵循多传感器航迹融合算法基本框架的基础上进行改进，通过创新性地采用错误关联概率表和滤波模型修正函数作为外源参数的方法，为用户提供可自定义配置不同关联和滤波性能的估计过程，模拟出传感器组网系统输出的不同质量融合航迹，从而提高了融合航迹仿真的灵活性，为体系仿真提供了更高的自由度与真实性。

本发明授权一种序贯式多传感器航迹融合效果仿真模拟器的设计方法在权利要求书中公布了：1.一种序贯式多传感器航迹融合效果仿真模拟器的设计方法，其特征在于，该仿真模拟器包括航迹关联模拟器、航迹起始模块和航迹滤波模拟器；航迹模拟器的启动由传感器输入航迹点启动，首先运行航迹关联模拟器，如果输入的传感器航迹点与已有航迹关联上，则将航迹点与关联航迹输入航迹滤波模拟器，否则输入航迹起始模块，产生新融合航迹;航迹滤波模拟器对当前目标运动状态进行更新，并将更新结果保存到融合航迹数据列表; 航迹关联模拟器执行如下步骤： 第S100步：输入传感器j在时刻的原始航迹点为，z为原始航迹点的运动状态向量； 第S101步：判断融合航迹列表是否为空，如果空转航迹起始模块，否则转入第S102步； 第S102步：选择航迹列表中的一条航迹i，根据航迹i上一时刻的航迹点位置估计值，预报时刻的航迹点位置预报值，其中，F是运动状态转移矩阵，预报时刻的状态协方差矩阵为，其中P是状态协方差矩阵，Q是过程噪声协方差矩阵，是状态协方差矩阵估计值，是状态协方差矩阵预报值； 其中，融合航迹列表为，n为航迹列表中的航迹数量，Ki为编号为i的航迹中的点数；x为融合航迹列表的运动状态向量； 第S103步：计算目标关联分离度；SDOA为目标关联分离度，用于定义两个目标之间关联计算面临的难度； S104步：设置两个错误关联概率表，分为两类错误，第一类为应该关联的点未关联的概率表，记未TAB1，第二类为不应该关联的点进行了错误关联的概率表，记未TAB2，表中列出不同SDOA数值下进行两种错误关联的概率；在仿真中，待关联的原始航轨点对应目标的ID为，融合航迹最后点对应的目标ID为 第S105步：如果，则查询TAB1表，关联概率为，否则查TAB2表，关联概率为； 第S106步：依据S105的关联概率，按照伯努利分布生成随机数，如果为1，将与关联，转入航迹滤波模拟器，否则转入航迹起始模块； 航迹滤波模拟器执行如下步骤： 第S200步：输入融合航迹i上个时刻融合航迹点估计值，关联的当前时刻传感器原始航迹点，仿真目标时刻航迹真值； 第S201步：计算航迹预测，；其中，为当前状态真值与预报值的函数； 第S202步：计算状态协方差预测，，上个时刻滤波状态协方差矩阵估计值为，过程噪声协方差矩阵为； 第S203步：计算增益矩阵，为观测矩阵；传感器原始航迹误差协方差为； 第S204步：计算航迹点位置估计值更新值，输出融合滤波航迹点，并存储到； 第S205步：更新时刻状态协方差矩阵估计值为； 航迹起始模块执行如下步骤： 第S300步：判断传感器航迹点是否与已有航迹关联，是进入步骤S301，否进入步骤S302； 第S301步：无新航迹起始； 第S302步：传感器新航迹点作为新航迹第一点，航迹号为历史航迹号加1； 其中， 所述步骤S103具体包括如下步骤： S103.1：输入传感器原始航迹误差协方差，为原始航迹的纬度标准差，为原始航迹的经度标准差，根据原始航迹精度先验信息进行设置； S103.2：待关联的原始航迹点位置的概率密度函数为 航迹中最后一个估计点外推预报位置的概率密度函数为 ; S103.3：令为概率密度函数的平均，N1、N2、M分别用N1x、N2x、Mx表示； 分别计算和、和之间的KL散，即 ，其中； S103.4：计算和的JS散度，即。

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