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！

龙图腾网恭喜中国科学院光电技术研究所申请的专利一种基于历史状态的变参数卡尔曼滤波器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：CN115935632B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202211502311.9，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于历史状态的变参数卡尔曼滤波器设计方法是由毛耀;孙敏行;缪礼;王俊喆;包启亮设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于历史状态的变参数卡尔曼滤波器设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于历史状态的变参数卡尔曼滤波器设计方法，用于改善经典卡尔曼滤波方法在模型非线性或不确定时的预测效果，可以有效降低滤波器的估计误差，提升预测曲线平滑性，以满足更高精度的状态估计要求。本发明提出一种基于历史状态的变参数卡尔曼滤波器算法，其参数设定方法包含常比例参数、变比例参数、离线线性回归参数、在线定存储量线性回归参数、在线增量法线性回归参数五种，均可有效改善滤波器的预测效果，同时只花费较少的额外计算复杂度。本发明突破了传统卡尔曼滤波方法的局限，用较少的额外计算复杂度，有效提升卡尔曼滤波器对机动目标的预测精度和预测曲线平滑性，优化滤波器的估计效果。

本发明授权一种基于历史状态的变参数卡尔曼滤波器设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于历史状态的变参数卡尔曼滤波器设计方法，其特征在于：具体实施步骤如下：步骤1：先对状态估计器的状态方程及其中参数含义进行明确：xk+1＝Fkxk+Gkuk,k≥0yk＝Hkxk+vk该状态方程中，xk、yk分别为变参数卡尔曼滤波器被估计的状态参数和被跟踪无人机目标的位置观测值；其中，位置初值x0和噪声uk、vk符合高斯分布；Fk、Gk分别为状态转移矩阵和过程噪声驱动矩阵，应根据无人机飞行环境和观测设备性能设置；在进行卡尔曼滤波前，需要根据无人机机动性能和控制器运算性能确定xk的维度和Fk的值，假设被估计状态为n维，则： 其中为被跟踪无人机目标在k时刻的位置估计值；设置变参数卡尔曼滤波器的状态估计初值后验估计协方差Pk、状态转移矩阵Fk、噪声驱动矩阵Gk、观测矩阵Hk、过程噪声协方差Qk、观测噪声协方差Rk；步骤2：状态估计协方差更新获得步骤3：计算卡尔曼增益矩阵Kk；步骤4：状态更新获得步骤5：状态估计协方差更新获得步骤6：状态预测获得步骤7：返回步骤2循环。

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中国科学院光电技术研究所，其通讯地址为：610209 四川省成都市双流350信箱；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”。