北京理工大学闫莉萍获国家专利权
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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于非对称alpha散度异步非均匀分布式多目标跟踪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：CN115310507B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210533333.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于非对称alpha散度异步非均匀分布式多目标跟踪方法是由闫莉萍;周宇琴;夏元清;张金会;孙中奇;邹伟东设计研发完成，并于2022-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于非对称alpha散度异步非均匀分布式多目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于非对称alpha散度异步非均匀分布式多目标跟踪方法，用于异步非均匀分布式传感器网络下的多目标跟踪。通过设定时间变量作为时间触发融合结构的触发条件，并基于时间判断程序获得当前系统状态，再结合贝叶斯估计过程构建适用于异步非均匀传感器网络的时间触发融合TTF结构。其次，基于连续离散多目标动态CD模型和带势估计的概率假设密度CPHD算法，结合时间触发融合结构，构建适用于异步非均匀传感器网络的具有多步新生过程的多目标跟踪TCD‑CPHD结构。再者，考虑到非对称alpha散度AAD对噪声数据的敏感性，为融合过程构建基于AAD的融合规则，称为AAD一致性。结合TCD‑CPHD结构和AAD一致性，构建完整的针对异步非均匀传感器网络的分布式多目标跟踪算法。
本发明授权基于非对称alpha散度异步非均匀分布式多目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.基于非对称alpha散度异步非均匀分布式多目标跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：通过设定时间变量作为时间触发融合结构的触发条件，并基于时间判断程序获得当前系统状态； 步骤二：结合贝叶斯估计过程构建适用于异步非均匀传感器网络的时间触发融合TTF结构，所述TTF结构以时间作为触发条件； 步骤三：基于连续离散多目标动态CD模型和带势估计的概率假设密度CPHD算法，结合所述时间触发融合结构，构建具有多步新生过程的异步非均匀分布式多目标跟踪结构，为TCD-CPHD结构； 步骤四：构建非对称alpha散度AAD一致性融合规则； 步骤五：结合TTF结构、TCD-CPHD结构和AAD一致性融合规则，构建完整的基于非对称alpha散度异步非均匀分布式多目标跟踪方法。
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