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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于混合推理的机动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：CN116862003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310372825.5，技术领域涉及：G06N7/01；该发明授权一种基于混合推理的机动目标跟踪方法是由兰华;陈萱;胡锦杰;毛誉翔;王增福设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合推理的机动目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于混合推理的机动目标跟踪方法，该方法基于变分贝叶斯与序贯蒙特卡洛混合推理，首先根据初始的变分参数设计建议分布，对建议分布进行采样生成样本，然后利用生成的样本计算替代证据下界，最后采用随机梯度下降法对变分参数进行再优化，从而使得采样粒子和变分参数不断迭代更新。该方法将非线性状态估计与机动模型参数辨识转化为证据下界的优化问题，采用随机梯度下降法实现目标状态估计与模型参数辨识的联合优化，实现了同时进行状态估计与模型参数辨识，有效处理了非线性滤波问题，提高非线性机动目标跟踪性能，方法优点是能够适应模型参数未知的非线性动态系统。

本发明授权一种基于混合推理的机动目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合推理的机动目标跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：系统建模与问题描述： 步骤1.1、建立离散时间非线性动态系统模型： xk＝fkxk‑1+Gkvkyk＝hkxk+wk其中，分别代表目标状态和传感器量测，fk·、hk·分别代表非线性状态转移函数和量测函数，Gk为过程噪声的控制矩阵，过程噪声和传感器量测噪声均服从零均值的高斯白噪声，nx和ny分别代表系统状态x和传感器观测y的维数，下标k代表时刻； 步骤1.2、选择目标机动时先验系统与实际系统失配的参数作为未知模型参数θk，θk包含：Qk和Rk分别为过程噪声和传感器量测噪声协方差矩阵，和P0|0分别为初始状态x0的均值和方差； 步骤1.3、求解联合概率密度函数pxk,θk|y1:k，对目标状态xk和未知模型参数θk进行联合估计； 步骤2：非线性滤波： 步骤2.1、根据初始变分参数λ1设计建议分布为rxk,θk；λk，其中λk为xk、θk的超参数； 步骤2.2、对建议分布采样生成样本，进行粒子预测； 初始时刻，k＝1：从初始建议分布rx1；λ1中采样N个粒子，计算粒子权重后续时刻，k＞1：先对上一时刻粒子按概率进行重采样，再根据建议分布rxk,θk；λk生成所有粒子的一步预测，粒子权重更新为步骤2.3、利用步骤2.2生成的粒子权重，计算平滑替代证据下界和滤波替代证据下界步骤2.4、采用随机梯度下降法迭代优化替代证据下界，优化目标函数为： 重复步骤2.2‑步骤2.4，当达到迭代次数或下界收敛时终止迭代； 步骤3：目标状态估计； 根据优化后的目标参数λ1:k或λk，重复步骤2.2，得到时间序列与当前时刻的粒子集通过粒子加权计算获得目标状态估计，即：

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