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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)申请的专利一种异步多传感器目标追踪自适应融合方法及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：CN117171698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310882930.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种异步多传感器目标追踪自适应融合方法及系统是由汪付强;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2023-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种异步多传感器目标追踪自适应融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及目标追踪领域，提供了一种异步多传感器目标追踪自适应融合方法及系统。该方法包括，构建目标状态方程和传感器测量方程；根据目标状态方程和传感器测量方程，采用无迹卡尔曼滤波算法，计算目标局部最优估计；根据传感器节点搭建动态通信拓扑结构，各个传感器的目标局部最优估计传输到融合中心；融合中心根据各个传感器的目标局部最优估计，进行自适应融合，得到融合估计结果。本发明考虑系统中传感器的采样率、传输率以及通信延迟等情况，讨论目标机动时的多传感器异步测量信息融合问题，设计了一种分层自适应融合结构，实现了传感器测量的分层序贯融合。

本发明授权一种异步多传感器目标追踪自适应融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种异步多传感器目标追踪自适应融合方法，其特征在于，包括： 构建目标状态方程和传感器测量方程； 根据目标状态方程和传感器测量方程，采用无迹卡尔曼滤波算法，计算目标局部最优估计； 所述采用无迹卡尔曼滤波算法的过程包括： 初始化目标的状态向量和对应的协方差矩阵； 基于目标状态方程，利用无迹变换生成一组采样点，根据IMM算法计算得到的目标模型传播采样点，计算下一时刻的目标状态均值和协方差矩阵的先验估计；估计传感器测量均值及其协方差矩阵，计算目标状态和测量值之间的互协方差矩阵、卡尔曼增益，得到目标状态局部估计及协方差矩阵的后验估计； 滤波运算过程中，每次进行采样时，通过分析协方差矩阵评估目标状态估计的不确定性，通过调整采样点的数量来实现自适应采样；当系统的不确定性低，即目标机动性低，做匀速或近似匀速运动时，减少采样点数量；而当系统不确定性高或追踪性能下降时，即目标机动性高，做变速或转弯运动时，则需要增加采样点数量； 根据传感器节点搭建动态通信拓扑结构，各个传感器的目标局部最优估计传输到融合中心； 融合中心根据各个传感器的目标局部最优估计，进行自适应融合，得到融合估计结果。

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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