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龙图腾网获悉山东师范大学申请的专利一种基于数据融合的自适应卡尔曼噪声估计方法及系统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：CN114565010B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202210044421.9，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于数据融合的自适应卡尔曼噪声估计方法及系统是由袁宏伟;宋信敏;刘正设计研发完成，并于2022-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据融合的自适应卡尔曼噪声估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于数据融合的自适应卡尔曼噪声估计方法及系统，包括利用多个传感器跟踪动态目标，获取每个传感器的观测值；基于前两个传感器的观测值进行第一次数据融合，得到第一融合数据；通过第一融合数据与再下一个传感器的观测值进行第二次数据融合，得到第二融合数据；以此类推，完成多个传感器的观测值数据融合，得到多个传感器的融合观测值；基于多个传感器的融合观测值得到过程噪声协方差矩阵估计值和测量噪声协方差估计值。本发明通过对多个传感器得到的测量序列进行数据融合以提到测量数据的精确度，解决卡尔曼模型噪声统计特性中二阶矩未知的滤波问题。

本发明授权一种基于数据融合的自适应卡尔曼噪声估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据融合的自适应卡尔曼噪声估计方法，其特征在于，包括： 利用多个传感器跟踪动态目标，获取每个传感器的观测值；在车辆模型中观测值是横向加速度，横摆角速度或者前轮转角； 基于前两个传感器的观测值进行第一次数据融合，得到第一融合数据； 通过第一融合数据与再下一个传感器的观测值进行第二次数据融合，得到第二融合数据； 依此类推，完成多个传感器的观测值数据融合，得到多个传感器的融合观测值；所述得到多个传感器的融合观测值，具体为：；其中，是第s个传感器在k时刻测得的第t个分量；表示第p+1个传感器与第p-1次数据融合后的传感器在第k时刻第v个分量的差值； ；表示第j个传感器的测量方差；表示第j次数据融合后的传感器测量方差，分别为前两个传感器测得的测量值的标准差；对多个传感器得到的测量序列进行数据融合提高测量数据的精确度，解决卡尔曼模型噪声统计特性中二阶矩未知的滤波问题； 基于多个传感器的融合观测值构建样本序列，计算所述样本序列的过程噪声协方差矩阵估计值和测量噪声协方差估计值；计算所述样本序列的过程噪声协方差矩阵估计值，具体包括：；；其中，，表示扩展输入矩阵；ρ+是ρ矩阵的广义逆矩阵，ρ=µ1+···+µk，为常数矩阵，diag表示对角线矩阵，diagR...R中，R的个数为k个；θi为βZk的样本序列；为的样本序列；是测量矩阵，是测量噪声协方差矩阵； 计算所述样本序列的测量噪声协方差估计值，具体包括：；其中，为的估计值，为一步预报估计误差协方差矩阵，是观测矩阵。

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