买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所申请的专利一种基于逆伽马-高斯逆威沙特分布的目标跟踪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：CN115937265B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202211349223.X，技术领域涉及：G06T7/277；该发明授权一种基于逆伽马-高斯逆威沙特分布的目标跟踪方法是由恽鹏;张世仓;郑世友设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于逆伽马-高斯逆威沙特分布的目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本申请属于雷达数据处理技术领域，特别涉及一种基于逆伽马‑高斯逆威沙特分布的目标跟踪方法，获取跟踪系统分层状态空间模型，构建联合概率密度函数；向分层状态空间模型输入量测信息与状态信息；获取渐消因子与先验量测噪声协方差；提取所述状态近似概率密度函数的状态估计值；获取渐消因子近似概率密度函数，基于所述渐消因子近似概率密度函数提取更新的渐消因子；获取所述量测噪声协方差近似概率密度函数；提取更新的量测协方差估计值；当所述状态估计值收敛，输出所述状态估计值；本申请通过估计出准确的量测统计模型，协助计算渐消因子以修正不准确量测下的运动模型，改善不准确量测环境下的机动目标跟踪精度。

本发明授权一种基于逆伽马-高斯逆威沙特分布的目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于逆伽马-高斯逆威沙特分布的目标跟踪方法,其特征在于，包括： 步骤S1：获取跟踪系统分层状态空间模型，构建联合概率密度函数； 步骤S2：向分层状态空间模型输入量测信息与状态信息；设置所述分层状态空间模型的相关矩阵参数与自由度参数，得到渐消因子与先验量测噪声协方差； 步骤S3：基于联合概率密度函数、所述渐消因子与所述量测噪声协方差获取所述状态近似概率密度函数；提取所述状态近似概率密度函数的状态估计值； 步骤S4：基于所述联合概率密度函数、所述状态估计值以及量测噪声协方差获取渐消因子近似概率密度函数，基于所述渐消因子近似概率密度函数提取更新的渐消因子； 步骤S5：基于联合概率密度函数、所述更新的渐消因子与所述状态估计值获取所述量测噪声协方差近似概率密度函数；基于所述量测噪声协方差近似概率密度函数提取更新的量测协方差估计值； 步骤S6：当所述状态估计值收敛，输出所述状态估计值； 获取跟踪系统分层状态空间模型的方法包括： 步骤S10：利用高斯分布对过程噪声以及量测噪声进行建模； 步骤S11：引入渐消因子修正目标运动模型；利用逆伽马分布对渐消因子建模； 步骤S12：利用逆威沙特分布对量测噪声协方差建模，获得量测噪声协方差模型； 步骤S13：利用高斯分布对量测似然函数进行建模，获取量测似然函数模型； 步骤S13：获取所述分层状态空间模型。

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航空工业集团公司雷华电子技术研究所，其通讯地址为：214063 江苏省无锡市梁溪路108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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。