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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种分布式多传感器融合跟踪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：CN116028890B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310078490.6，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种分布式多传感器融合跟踪方法和系统是由杨蒙蒙;杨殿阁;江昆;周韬华;施以宁设计研发完成，并于2023-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式多传感器融合跟踪方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种分布式多传感器融合跟踪方法和系统，包括以下步骤：获取各传感器的原始测量信息，并采用预先建立的基于扩展标签多伯努利滤波器，得到多传感器局部后验概率密度；确定分布式多传感器融合网络拓扑结构及相对权重矩阵，并基于相对权重矩阵对多传感器局部后验概率密度进行融合，得到融合概率后验密度；根据融合概率后验密度，进行目标状态与数量的更新，得到分布式多传感器融合跟踪结果。本发明基于扩展标签多伯努利滤波器实现对于多目标状态和数量的同时估计，无需复杂的数据关联算法，提高计算效率，做到实时性多目标跟踪。因此，本发明可以广泛应用于智能汽车的环境感知领域。

本发明授权一种分布式多传感器融合跟踪方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种分布式多传感器融合跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取各传感器的原始测量信息，并采用预先建立的基于扩展标签多伯努利滤波器，得到多传感器局部后验概率密度；其中，扩展标签至少包括类别信息、目标尺寸信息； 确定分布式多传感器融合网络拓扑结构及相对权重矩阵，并基于相对权重矩阵对多传感器局部后验概率密度进行融合，得到融合概率后验密度； 根据融合概率后验密度，进行目标状态与数量的更新，得到分布式多传感器融合跟踪结果； 所述分布式多传感器融合网络拓扑结构为： 每一类传感器里分别设置局部中心传感器和周围传感器；当周围传感器数量较多时，则按照设定顺序两两融合，最后一级周围传感器将融合结果传入中心传感器； 对于不同类型的中心传感器而言，两两中心传感器按照设定顺序两两融合，最后的中心传感器输出最终融合结果； 所述确定分布式多传感器融合网络的相对权重矩阵，包括： 采取DeGroot模型，得到分布式多传感器融合网络的信任度矩阵； 根据分布式多传感器融合网络拓扑结构，得到分布式多传感器融合网络的邻接矩阵； 基于信任度矩阵和邻接矩阵，确定分布式多传感器融合网络的相对权重矩阵。

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