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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于自适应无迹卡尔曼滤波的无人船参数在线辨识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：CN116028776B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202210042677.6，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于自适应无迹卡尔曼滤波的无人船参数在线辨识方法是由温广辉;沈涵;周俊;王利楠;牛梦飞设计研发完成，并于2022-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应无迹卡尔曼滤波的无人船参数在线辨识方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波的无人船参数在线辨识方法，包括步骤：S1、根据无人船动力学方程，构建待辨识的无人船模型；S2、以待辨识的无人船模型参数作为增广状态，将待辨识的无人船模型扩展为增广模型；S3、采用自适应无迹卡尔曼滤波在线估计增广状态，获得无人船模型参数。步骤S3包括：S31、初始化自适应无迹卡尔曼滤波；S32、获取增广模型输入和输出数据；S33、更新增广状态和增广状态误差的协方差矩阵；S34、自适应估计过程噪声协方差矩阵；S35、预测增广状态和增广状态误差的协方差矩阵；S36、判断是否终止在线辨识，若不终止返回步骤S32。本发明能解决无人船受到未建模动态及未知噪声干扰下的状态估计问题，未知参数辨识精度高。

本发明授权基于自适应无迹卡尔曼滤波的无人船参数在线辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应无迹卡尔曼滤波的无人船参数在线辨识方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、根据无人船动力学方程，构建待辨识的无人船模型； S2、以待辨识的无人船模型参数作为增广状态，将待辨识的无人船模型扩展为增广模型； S3、采用自适应无迹卡尔曼滤波在线估计增广状态，获得无人船模型参数； 所述步骤S2，包括： S21、选取增广状态，将无人船增广模型表示为； 其中，表示水流速度； ； S22、考虑第时刻的过程噪声和测量噪声，离散化无人船增广模型，表示为： ； ； 其中： ；是采样周期； 所述步骤S3，包括： S31、初始化自适应无迹卡尔曼滤波； S32、获取增广模型输入和输出数据； S33、更新增广状态和增广状态误差的协方差矩阵； S34、自适应估计过程噪声协方差矩阵； S35、预测增广状态和增广状态误差的协方差矩阵； S36、判断是否终止在线辨识，若不终止返回步骤S32。

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