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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种免杂波密度需求的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：CN116703973B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310673143.8，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种免杂波密度需求的目标跟踪方法是由刘宗香;周春梅;罗钧文设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种免杂波密度需求的目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种免杂波密度需求的目标跟踪方法，包括：基于前一时刻的目标和潜在新生目标，得到当前时刻不同模型下预测目标和预测潜在新生目标；计算测量数据与不同模型下预测目标间的关联概率、马氏距离；选择关联概率最大的模型对应的马氏距离建立代价矩阵，确定更新目标；计算未使用测量数据和不同模型下预测潜在新生目标间的关联概率、马氏距离；选择关联概率最大的模型对应的马氏距离建立代价矩阵，确定新生目标；从更新目标中筛选存在概率大于给定阈值的目标作为幸存目标，并和新生目标合并，形成当前时刻的目标；利用前两个时刻未使用的测量数据，获得当前时刻潜在新生目标。通过本发明，在目标跟踪时，无需杂波密度，降低了计算复杂度。

本发明授权一种免杂波密度需求的目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种免杂波密度需求的目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤A：基于前一时刻各个目标和各个潜在新生目标，分别得到当前时刻不同模型下预测目标和预测潜在新生目标； 步骤B：计算测量数据与不同模型下的预测目标之间的关联概率、马氏距离，以及预测目标的更新均值向量和更新协方差矩阵； 步骤C：选择步骤B中关联概率最大的模型对应的马氏距离建立二维分配的代价矩阵，并用Murty算法求解得到最优解； 步骤D：基于步骤C所获得的最优解，确定当前时刻的更新目标； 步骤E：计算未使用的测量数据和不同模型下预测潜在新生目标之间的关联概率、马氏距离以及预测潜在新生目标的更新均值向量和协方差矩阵； 步骤F：选择步骤E中关联概率最大的模型对应的马氏距离建立二维分配的代价矩阵，并用Murty算法求解得到最优解； 步骤G：基于步骤F所获得的最优解，确定当前时刻的新生目标； 步骤H：从更新目标中筛选出存在概率大于给定阈值的目标作为幸存目标，并将所述幸存目标和所述新生目标合并，形成当前时刻的目标，同时将当前时刻的目标作为滤波器在下一时刻的输入； 步骤I：利用前两个时刻未使用的测量数据，使用最小二乘法获得当前时刻的潜在新生目标，并将当前时刻的潜在新生目标也作为所述滤波器在下一时刻的输入。

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