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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于改进箱粒子滤波算法的单无人机目标跟踪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：CN119942372B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202411809621.4，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于改进箱粒子滤波算法的单无人机目标跟踪方法及系统是由邱一峰;徐诚;黄大庆设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进箱粒子滤波算法的单无人机目标跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进箱粒子滤波算法的单无人机目标跟踪方法及系统，属于无人机目标跟踪领域。本发明对箱粒子滤波算法进行改进，改进后的箱粒子滤波算法时间复杂度低，实时性高，可以实现更准确、更鲁棒的目标跟踪，解决了现有的跟踪算法在单无人机情况下，箱粒子滤波更新过程中各个传统区间分析方法精度低、实时性差的问题。

本发明授权基于改进箱粒子滤波算法的单无人机目标跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进箱粒子滤波算法的单无人机目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取无人机的非视觉传感器传回的量测数据； 以无人机为原点建立无人机-目标的相对极坐标系，根据非视觉的量测数据对箱粒子滤波算法的箱粒子信息和状态空间边界进行修改，使得修改后的箱粒子区间和量测区间均为球面的一部分球壳； 在箱粒子滤波算法更新过程中，箱粒子收缩时判断每个箱粒子区间的八个顶点是否全部或部分在量测区间内，将在量测区间内的顶点坐标与量测区间的边界组成新的球壳，得到收缩后的箱粒子； 计算收缩后的各个箱粒子体积作为箱粒子的权值，归一化后进行状态估计，在达到跟踪步数后，得到无人机非视觉目标跟踪结果； 根据非视觉的量测数据对箱粒子滤波算法的箱粒子信息和状态空间边界进行修改包括： 箱粒子信息由[X,Y,Z,Xlength,Ylength,Zlength]改进为，状态空间边界由[Xmin,Xmax;Ymin,Ymax;Zmin,Zmax]改进为，其中，改进前箱粒子信息的X,Y,Z为箱粒子所在的笛卡尔系坐标，Xlength,Ylength,Zlength为箱粒子各维度边长，改进后箱粒子信息为箱粒子在相对极坐标系下的坐标，为箱粒子各维度边长，改进前状态空间边界[Xmin,Xmax;Ymin,Ymax;Zmin,Zmax]分别为笛卡尔坐标系下各维度最小值和最大值，改进后状态空间边界分别为相对极坐标系下距离、方位角和俯仰角的最小值和最大值。

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