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龙图腾网获悉北京理工大学长三角研究院(嘉兴)申请的专利传感器偏差和杂波下分散式多目标联合匹配融合方法和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：CN116956221B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310923136.9，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权传感器偏差和杂波下分散式多目标联合匹配融合方法和系统是由郝晓辉;夏元清;徐杨设计研发完成，并于2023-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本传感器偏差和杂波下分散式多目标联合匹配融合方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种传感器偏差和杂波下分散式多目标联合匹配融合方法和系统，该方法属于智能无人驾驶车辆目标检测领域；首先通过具有传感器偏置和杂波的车辆系统分散式多目标跟踪系统模型获得带有传感器偏差的状态估计器，基于状态估计器获得匹配单元，最终获得目标车辆的状态。本发明充分利用分散融合优势和假设检验理论，构建计算复杂度较低的联合匹配方案，并设计了联合匹配融合算法对多目标系统进行跟踪，以提升多目标跟踪时的匹配精度并且降低相关计算的复杂度。

本发明授权传感器偏差和杂波下分散式多目标联合匹配融合方法和系统在权利要求书中公布了：1.传感器偏差和杂波下分散式多目标联合匹配融合方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于目标车辆上一拍的状态估计值，通过带有传感器偏差和分散式多目标跟踪系统模型，获得目标车辆的预测状态以及预测协方差；基于传感器对目标车辆的测量值获得伪新息项，通过伪新息项更新预测状态；基于伪新息项、目标车辆的预测状态获得带有传感器偏差的状态估计器； 每一个传感器通过对应的状态估计器获得估计值，通过零假设中的匹配条件，判断传感器的估计值是否来自于同一个目标车辆，将来自同一个目标车辆的传感器进行匹配，获得第一类匹配对； 将未匹配的传感器估计值与未匹配的目标车辆构建联合优化问题，在联合优化问题中，引入KL距离度量准则求解后，获得来自于同一个目标车辆的估计值，获得匹配对，从所述匹配对中筛选出第二类匹配对； 基于第一类匹配对和第二类匹配对，获得融合估计和传感器偏差估计方程，求解后获得目标车辆的状态； 所述带有传感器偏差的状态估计器为： 13 其中， 14 15 其中，为一个未知偏差参数，为预测状态；为滤波器增益矩阵，为候选量测值的数目，为测量值，为第个目标的关联概率，为传感器对第个目标的测量值，为具有合适维数的已知矩阵，为k时刻的状态估计值，为关于状态的非线性表达式。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京理工大学长三角研究院(嘉兴)，其通讯地址为：314000 浙江省嘉兴市秀洲区油车港镇永越大厦18-19楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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