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龙图腾网获悉中国卫星海上测控部申请的专利基于多输出的多传感器在线航迹融合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：CN114861750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202210252019.X，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多输出的多传感器在线航迹融合方法是由杨海民;郭力兵;李永刚;汪毅;胡上成;周大尉;李清梅;苏春梅;吴学军;王玮设计研发完成，并于2022-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多输出的多传感器在线航迹融合方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多输出的多传感器在线航迹融合方法，利用历史数据训练出多元线性回归模型，通过模型实现当前时刻航迹数据融合，在此基础上，融合过程中，当有新的传感器航迹数据和目标真实轨迹数据，利用在线梯度下降算法完成模型参数的实时更新，进一步完成下一次融合，否则不更新模型参数。通过基于多输出的多传感器在线航迹融合方法，提高航迹融合的精度。

本发明授权基于多输出的多传感器在线航迹融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多输出的多传感器在线航迹融合方法，其特征在于，所述方法包括针对单站航迹的一阶差分，利用经过样本训练出来的多输出线性回归模型完成航迹融合，其中多输出多元线性回归模型表示为：Y＝βX+ξ，其中Y是m维输出向量，β是k维回归系数向量，X是m×k+1的输入矩阵，ξ是误差向量，然后对坐标进行一阶差分的逆运算实现数据恢复；当有新的传感器航迹数据和目标真实轨迹数据，利用在线梯度下降算法完成模型参数的实时更新，用于下一次航迹融合； 所述针对单站航迹的一阶差分包括： 假设传感器A、B在tk时刻的坐标分别为和对坐标进行一阶差分，则预处理后的坐标和通过下列公式计算: 利用经过样本训练出来的多输出线性回归模型完成航迹融合包括： 经过样本训练出来的多输出线性回归模型能够学习出目标的运动规律和误差信息，模型使用在线梯度下降算法完成训练，在训练的每一轮，回归模型总是沿着瞬时损失函数的负梯度方向修正模型参数，具体训练过程如下： 令 1任意选择3维模型参数向量β2； 2预测 3计算损失lβ2＝Y2-β2X22； 4计算 5计算 6重复步骤2-5，按照样本时间顺序逐一完成模型参数β更新；输出最终的β作为模型参数； 对坐标进行一阶差分的逆运算实现数据恢复包括： 对坐标进行一阶差分的逆运算，具体过程如下：

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中国卫星海上测控部，其通讯地址为：214400 江苏省无锡市江阴市103信箱850号；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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