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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利基于状态轨迹聚类相似度的粒子滤波方法及应用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：CN116054780B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310000323.X，技术领域涉及：H03H17/02；该发明授权基于状态轨迹聚类相似度的粒子滤波方法及应用是由高兴宇;焦自权;李伟明设计研发完成，并于2023-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于状态轨迹聚类相似度的粒子滤波方法及应用在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于状态轨迹聚类相似度的粒子滤波方法及应用，包括：S1，初始化；S2，假定先验概率密度分布作为重要性概率密度函数，即提议分布指导粒子进行序贯重要性采样，进而递归计算采样粒子的重要性权值；S3，结合系统真实状态与采样粒子状态轨迹一致性原理，利用数据挖掘思想‑‑聚类分析方法对当前滤波与未来多阶段高斯滤波预测量测信息进行相似性度量；S4，运用步骤S3的相似性度量修正S2中的提议分布；S5，通过步骤S4修正后的提议分布更新步骤S2中的序贯重要性采样过程中的重要性权值计算，并对粒子权重进行归一化，进而获取当前时刻的系统状态的估计值；S6，重复步骤S2‑S5，依次输出不同时刻下的系统状态的估计值。其能够改善粒子退化现象。

本发明授权基于状态轨迹聚类相似度的粒子滤波方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种基于状态轨迹聚类相似度的粒子滤波方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，初始化采样粒子及相应权值：由于后验概率密度函数所求未知，选取重要性概率密度函数来满足蒙特卡洛采样，以此近似获取粒子集合； S2，序贯重要性采样：假定先验概率密度分布作为重要性概率密度函数，即提议分布指导粒子进行序贯重要性采样，进而递归计算采样粒子的重要性权值； S3，聚类相似度度量状态轨迹：以具有适定性的空间状态轨迹问题的数学模型为出发点，结合系统真实状态与采样粒子状态轨迹一致性原理，利用数据挖掘思想--聚类分析方法对当前滤波与未来多阶段高斯滤波预测量测信息进行相似性度量； S4，修正重要性概率密度函数：运用步骤S3的相似性度量修正步骤S2中的提议分布； S5，更新采样粒子重要性权值：通过步骤S4修正后的提议分布更新步骤S2中的序贯重要性采样过程中的重要性权值计算，并对粒子权重进行归一化，进而获取当前时刻的系统状态的估计值； S6，步骤S1-S5组成该粒子滤波方法状态估计的一次迭代过程；重复步骤S2-S5，依次输出不同时刻下的系统状态的估计值。

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