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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于有向图切换的变结构多模型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：CN117173210B 。

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：202210591462.X，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于有向图切换的变结构多模型目标跟踪方法是由王小刚;白瑜亮;荣思远;王瑞鹏;单永志;周宏宇;张龙设计研发完成，并于2022-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于有向图切换的变结构多模型目标跟踪方法在说明书摘要公布了：一种基于有向图切换的变结构多模型目标跟踪方法。步骤1：基于地面移动目标建立变结构多模型滤波框架；步骤2：基于步骤1的变结构多模型滤波框架内的模型集进行自适应策略；步骤3：将步骤1的变结构多模型滤波框架与与步骤2的模型集自适应策略相结合，得到变结构多模型目标跟踪方法；步骤4：利用步骤3的变结构多模型目标跟踪方法实现强机动目标跟踪。本发明用以解决强机动目标跟踪的问题。

本发明授权一种基于有向图切换的变结构多模型目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于有向图切换的变结构多模型目标跟踪方法，其特征在于，所述变结构多模型目标跟踪方包括以下步骤： 步骤1：基于地面移动目标建立变结构多模型滤波框架； 步骤2：基于步骤1的变结构多模型滤波框架内的模型集进行自适应策略； 步骤3：将步骤1的变结构多模型滤波框架与与步骤2的模型集自适应策略相结合，得到变结构多模型目标跟踪方法； 步骤4：利用步骤3的变结构多模型目标跟踪方法实现目标强机动； 所述步骤1建立变结构多模型滤波框架具体包括以下步骤： 步骤1.1：模式混合； 步骤1.2：状态交互； 步骤1.3：状态递推； 步骤1.4：状态更新； 步骤1.5：融合； 所述步骤1建立变结构多模型滤波框架具体包括以下步骤： 步骤1.1：完成模型集k-1时刻到k时刻模型概率的演化；假设模型集为Θ，则有 式中，mk-1和mk分别为k-1时刻和k时刻的运动模式；为截至k-1时刻的量测序列，Pmk＝j|mk-1＝i,yk-1为模型i到模型j的模型转移概率； 步骤1.2：产生初始状态概率密度；根据条件概率和全概率理论，有 步骤1.3：将状态概率密度由k-1时刻传播到k时刻，得到k时刻先验分布；根据状态转移方程，有 pxk|mk＝j,yk-1＝∫pxk|xk-1,mk＝j,yk-1pxk-1|mk＝j,yk-1dxk-13； 步骤1.4：获取似然方程，校正先验信息，得到k时刻的状态后验分布定义似然函数pyk|xk；根据贝叶斯准则，可得后验分布形式为 pxk,mk＝j|yk∝Pmk＝j|yk-1pxk|mk＝j,yk-1pyk|xk4； 步骤1.5：完成k时刻模型概率的计算；根据贝叶斯准则 综合公式1.4和1.5，并根据全概率准则，得到状态后验概率密度函数形式

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