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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种具有隐私保护的运动目标分布式滚动时域估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：CN116644269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202310710115.9，技术领域涉及：G06F17/18；该发明授权一种具有隐私保护的运动目标分布式滚动时域估计方法是由宋廷松;姚思亦;高林;李万春设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种具有隐私保护的运动目标分布式滚动时域估计方法在说明书摘要公布了：本发明属于跟踪滤波技术领域，具体地说是涉及一种具有隐私保护的运动目标分布式滚动时域估计方法。本发明的方法主要通过使用具有隐私保护的一致性协议对滚动时域估计中的到达成本求均值，具体表现为将每个网络节点的状态随机分为可见的和私有的两部分，只向外发射可见的部分，从而保护节点隐私。然后通过最小化滚动时域估计的代价函数计算局部估计量，再根据局部估计量更新到达成本函数。经验证，该方法可有效的实现分布式系统中的状态估计，并能够实现对节点初始状态隐私的保护。

本发明授权一种具有隐私保护的运动目标分布式滚动时域估计方法在权利要求书中公布了：1.一种具有隐私保护的运动目标分布式滚动时域估计方法，用于通过线性传感器网络来跟踪运动目标的场景，建立具有状态转移矩阵的线性模型为： xt+1＝Fxt+wt 其中xt＝[px,vx,py,vy]T代表目标的运动状态，px,py代表目标的位置坐标，vx,vy代表目标的速度，F代表状态转移矩阵： 其中Ts为跟踪时间间隔，干扰噪声wt服从在[-0.5,0.5]上的均匀随机分布，整个传感器网络由个节点组成，节点i的观测模型为 yt i＝Cixt+vt i 其中yt i表示传感器测量值，Ci为观测矩阵： 观测噪声服从在[-10，10]上的均匀随机分布；定义加权矩阵Q和Ri分别等于wt和逆协方差矩阵； 在分布式传感器网络中，每个节点利用自己能够获取的局部信息对系统状态进行滚动时域估计；所述滚动时域估计是通过最小化在固定大小的滑动窗口上定义的成本函数来估计系统状态，成本函数如下： 式中，N表示滚动时域的窗口长度，表示传感器i在时刻t对k时刻目标状态的估计值，为到达成本函数： 表示传感器i对t-N时刻目标状态的预测值，是一个正定的权重矩阵，量化了预测值的置信度；使用整个网络的平均到达成本函数替代每个节点自身的到达成本函数，对到达成本函数求均值，等效于对参数和求均值； 具体方法为对任意时刻t，网络中的任意节点i执行以下步骤： 1获得观测信息 2通过具有隐私保护的一致性算法获得整个网络的平均到达成本函数，具体为： a.初始化成本函数参数每个网络节点将自己的参数任意分解为和使其满足将参数任意分解为和使其满足 b.令和分别表示第l次迭代时的和1lL，L为总迭代次数，将和发送给自己的邻居，并接受邻居发送的和 c.利用以下公式更新 其中π为一致性权重矩阵，以使网络能够收敛到均值，κi为 之间的一致性权重，满足0κiπi,i； d.重复步骤b～c共L次，得到 3通过最小化代价函数计算局部估计量，令表示平均到达成本函数，由步骤2所获得的和表征： 此时， 通过令的导数等于0，可得其中： Δi＝FTQF+CiTRiCi 4计算运动目标预测状态以及对应的权重矩阵更新规则如下： 其中，α和S为可调参数，应满足0α1，S为正定矩阵，其他项如下所示：

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