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龙图腾网获悉成都汇蓉国科微系统技术有限公司申请的专利一种低慢小目标鲁棒分布式状态估计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：CN116520309B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202310488250.3，技术领域涉及：G01S13/72；该发明授权一种低慢小目标鲁棒分布式状态估计方法是由鲁瑞莲;费德介;马世川;金敏设计研发完成，并于2023-05-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低慢小目标鲁棒分布式状态估计方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种低慢小目标鲁棒分布式状态估计方法，属于信号处理技术领域。所述方法解决实际工程应用中，过程噪声与量测噪声均为拖尾噪声背景下的机动小目标分布式状态估计问题，具有较高的参数估计精度、状态估计精度、较好的对复杂应用背景的适应性和鲁棒性、较高的计算效率和对节点故障的容忍度等优点，可以满足工程应用需求。

本发明授权一种低慢小目标鲁棒分布式状态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种低慢小目标鲁棒分布式状态估计方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1、初始化系统参数；包括：初始化传感器网络参数；初始化离散时间状态空间转移模型；以及初始化量测空间转移模型； 步骤S2、基于所述初始化离散时间状态空间转移模型，对低慢小目标包含的各个运动模型的运动状态进行模型交互，得到运动状态交互结果和状态协方差交互结果； 步骤S3、根据所述运动状态交互结果和所述状态协方差交互结果，对所述低慢小目标包含的各个运动模型的运动状态值和运动状态协方差矩阵进行预测计算； 步骤S4、利用所述初始化量测空间转移模型、所述运动状态值和所述运动状态协方差矩，确定目标量测新息和信息协方差； 步骤S5、基于所述运动状态协方差矩阵和所述信息协方差，计算新息增益； 步骤S6、根据所述运动状态值、所述目标量测新息和所述新息增益求解状态估计值，并根据所述运动状态协方差矩阵和所述新息增益求解状态估计协方差； 步骤S7、对自由度进行更新，计算所述低慢小目标包含的各个运动模型的似然值，并根据所述似然值计算模型概率更新值； 步骤S8、基于所述传感器网络，对所述状态估计值、所述状态估计协方差、经更新的所述自由度和所述模型概率更新值进行多传感器一致性融合处理，以获取经融合后的模型概率更新值； 步骤S9、利用所述经融合后的模型概率更新值，计算所述状态估计值的多模型交互结果和所述状态估计协方差的多模型交互结果，从而得到所述低慢小目标在当前时刻的各个传感器的状态估计。

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