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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利多目标跟踪中的近距离交会轨迹鲁棒控制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：CN119668095B 。

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：202410736608.4，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权多目标跟踪中的近距离交会轨迹鲁棒控制方法是由蔡晗;薛植润;张景瑞;李林澄;杨科莹设计研发完成，并于2024-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本多目标跟踪中的近距离交会轨迹鲁棒控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多目标跟踪中的近距离交会轨迹鲁棒控制方法，涉及最优控制问题解析目标函数、约束建立及鲁棒接近轨迹控制方案，属于航天器态势感知与控制领域。本发明首先建立最优轨迹控制问题，综合考虑信息增益和安全性约束，以建立鲁棒控制指令的模型基础。其次，通过建立最优控制问题中海林格Hellinger距离在外概率测度OuterProbabilityMeasures,OPMs理论下的解析表达式，有效评估目标状态先验估计和后验估计的差异，进而计算不同控制指令下的信息增益值，以筛选出最优的控制指令。同时，通过建立最优控制问题约束条件中空洞概率在OPMs理论下的解析上下界表达式，能够高效计算不同控制指令下交会轨迹在任意时刻的空洞概率，从而评估交会轨迹的安全性，并筛选出满足约束条件的控制指令。最后，设计了鲁棒轨迹控制和可能性标签多伯努利滤波两个模块，形成了近距离交会轨迹鲁棒控制方案，实现了在接近和追踪过程中实时生成最优控制指令的目标，以达到信息增益最大化且交会轨迹安全的效果。

本发明授权多目标跟踪中的近距离交会轨迹鲁棒控制方法在权利要求书中公布了：1.多目标跟踪中的近距离交会轨迹鲁棒控制方法，其特征在于：包括如下步骤， 步骤一：综合考虑信息增益和安全性约束，建立最优轨迹控制问题，所述最优轨迹控制问题用于建立鲁棒控制指令； 步骤二：建立最优控制问题中海林格Hellinger距离在外概率测度OPMs理论下的解析表达式，能够高效评估目标状态先验估计和后验估计的差异，进而计算在不同控制指令下的信息增益目标函数J，以筛选最优控制指令； 步骤二实现方法为， 目标函数为控制指令下最大化的信息增益值；通过评估先验状态估计π0和后验估计π1之间的差异，利用Hellinger距离来计算信息增益值； 在OPMs理论框架下的Hellinger距离为： 先验状态估计π0和后验估计π1写为如下形式： 其中后验估计是由先验估计通过观测值更新得到，所述观测值由观测航天器携带的光学传感器测量得到；上式中X代表多目标状态变量，为X的标签；代表一个标签指示符号，其中，δ为广义克罗内克尔符号，|X|代表所有标签的个数，代表不同标签的个数；w0为先验状态估计π0下的权重系数，w1为后验状态估计π1下的权重系数，为先验状态估计π0中的可能性函数，为后验状态估计π1中的可能性函数； Hellinger距离在OPMs框架下的具体表达式： 式中e为中单个具体目标的标签，为标签空间，表示目标标签是在标签空间中的； 高斯可能性函数为： 式中x为单个目标的状态，为高斯可能性函数，为中的状态均值，为中的状态均值；为中的状态协方差，为中的状态协方差； 则得到解析的Hellinger距离表达式： 其中∑为求和符号，Π为连乘符号，的具体表达式如下： 基于OPMs框架下Hellinger距离的解析表达式，信息增益目标函数表示为： 其中为伪先验估计，为伪后验估计； 根据在不同控制指令下的信息增益目标函数筛选最优控制指令； 步骤三：建立最优控制问题约束条件中空洞概率Pk+i在OPMs理论下的解析上下界表达式，计算不同控制指令下交会轨迹在任意时刻的空洞概率，所述空洞概率表示在给定区域内没有任何物体存在的概率进而评估交会轨迹的安全性，以筛选满足约束条件的控制指令； 步骤四：基于步骤一建立的最优轨迹控制问题、步骤二得到的信息增益目标函数J、步骤三得到的空洞概率Pk+i，设计鲁棒轨迹控制模块和可能性标签多伯努利滤波模块两个模块，基于鲁棒轨迹控制模块和可能性标签多伯努利滤波模块生成近距离交会轨迹鲁棒控制指令，进而在接近和追踪过程中实时生成最优控制指令，根据最优控制指令进行多目标跟踪中的近距离交会轨迹鲁棒控制，实现多目标跟踪中的信息增益最大化且交会轨迹安全。

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