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龙图腾网获悉山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利自适应平方根无迹卡尔曼滤波空间偏差配准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：CN116840777B 。

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：202310699258.4，技术领域涉及：G01S5/02；该发明授权自适应平方根无迹卡尔曼滤波空间偏差配准方法和系统是由汪付强;徐歌星;吴晓明;张鹏;金星;张旭;马晓凤;张建强;郝秋赟设计研发完成，并于2023-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本自适应平方根无迹卡尔曼滤波空间偏差配准方法和系统在说明书摘要公布了：本发明属于目标跟踪定位领域，提供了一种自适应平方根无迹卡尔曼滤波空间偏差配准方法和系统，初始化待测目标传感器，构建传感器量测方程和目标状态方程；自适应求取协方差矩阵的平方根，计算采样点和权值；利用自适应无迹卡尔曼滤波算法，基于k‑1时刻状态均值和协方差矩阵，估计k时刻的状态、量测与其他滤波中间参数；根据系统当前时刻是否因噪声等干扰造成异常量测数据，自适应校准状态方程中的可调参数；利用自适应无迹卡尔曼滤波算法和自适应聚类算法，根据k‑1时刻的偏差估计值及其误差协方差矩阵与预测的量测数据，构造偏差伪测量方程，对偏差值进行估计和补偿；重复上述步骤，形成闭环循环操作，进行迭代运算，直至完成所有传感器的配准。

本发明授权自适应平方根无迹卡尔曼滤波空间偏差配准方法和系统在权利要求书中公布了：1.自适应平方根无迹卡尔曼滤波空间偏差配准方法，其特征在于，包括： 初始化待测目标传感器，构建传感器量测方程和目标状态方程； 自适应求取协方差矩阵的平方根，计算采样点和权值； 利用自适应平方根无迹卡尔曼滤波算法，基于k-1时刻状态均值和协方差矩阵，估计k时刻的状态、量测与其他滤波中间参数； 根据系统当前时刻是否因噪声干扰造成异常量测数据，自适应校准状态方程中的可调参数； 利用自适应平方根无迹卡尔曼滤波算法和自适应聚类算法，根据k-1时刻的偏差估计值及其误差协方差矩阵与预测的量测数据，构造偏差伪测量方程，对偏差值进行估计和补偿，具体为： 基于距离的聚类算法进行初始聚类，根据传感器与集群中心的接近程度进行传感器分组； 利用自适应平方根无迹卡尔曼滤波算法，根据k-1时刻的偏差估计值及其误差协方差矩阵与预测的量测数据，构造偏差伪量测方程； 基于偏差伪量测方程估计簇内偏差值； 将各簇内的偏差估计进行组合，得到全局偏差估计值； 基于全局偏差估计值对k时刻的量测值进行补偿配准； 令k＝k+1，重复上述步骤，形成闭环循环操作，进行迭代运算，直至完成所有传感器的配准。

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山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区科院路19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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