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！

龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种非线性或非高斯分布系统的贝叶斯动态估计算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：CN114329338B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202111453444.7，技术领域涉及：G06F17/18；该发明授权一种非线性或非高斯分布系统的贝叶斯动态估计算法是由蒋轶;梁鑫设计研发完成，并于2021-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非线性或非高斯分布系统的贝叶斯动态估计算法在说明书摘要公布了：本发明属于动态系统的状态跟踪与预测技术领域，具体为一种非线性或非高斯分布系统的贝叶斯动态估计算法。本发明首先对待估计目标建立状态模型与观测模型；然后，利用上述模型对该目标做最大似然估计，得到当前时刻目标状态的估计值；再将估计结果及其对应的克拉美劳限作为中间量，代入至下一时刻的状态模型中，从而完成一轮估计与预测；通过上述迭代过程；实现了对于目标的动态估计。该算法适用于非线性信号模型或非高斯噪声。仿真结果表明，该算法能够有效地对于处在非线性状态的目标进行跟踪，且在估计精度上优于标准的扩展卡尔曼滤波和粒子滤波算法。

本发明授权一种非线性或非高斯分布系统的贝叶斯动态估计算法在权利要求书中公布了：1.一种车辆或飞行器定位与导航系统的贝叶斯动态估计方法，其特征在于，使用递归过滤器，该过滤器包括两个阶段：预测和更新；其中： 预测阶段，利用目标的状态模型来预测从当前时刻到下一个时刻的状态概率分布； 更新阶段，鉴于状态模型通常受到干扰影响，使用最新的观测量，以对预测的概率分布进行修正； 设系统的状态模型与观测模型分别为： θi+1＝fiθi,ωi1 βi＝hiθi,vi2 其中，θi是待估计目标在时刻i的状态，βi是时刻i下的测量过程，ωi,vi均为相互独立的噪声，fi与hi为非线性函数，且fi与hi随时刻i的变化而变化；假设目标初始状态θ0的概率密度pθ0已知；利用上述状态转移函数θi与测量函数βi对目标量进行估计，即利用最大似然对目标量进行估计； 由于1式与2式相互独立，不同时刻的观测量βi相互独立，且βi本身的概率分布pβi为定值，故待估计量的后验概率满足如下关系： 为使待估计量的后验概率最大，将上式改写为： 则优化的目标函数为： Liθi＝logpθi|β1:i-1+logpβi|θi5 求解5，得到优化解； 在利用最大似然对目标量进行估计之后，由估计量的渐进正态性可知，可近似目标量θi，均值为方差为其对应的克拉美劳限Ci的高斯分布，即其中，Ji为Fisher矩阵，且有： 采用蒙特卡洛方法求解式6的数值解，即对状态转移函数与测量函数，在已知其均值、方差、分布函数的情况下，计算得到其二阶导，然后利用以上信息生成足够的样本值，并对样本值求解平均，从而得到Fisher矩阵的近似解； 之后将第i时刻的估计结果代入至下一时刻的状态转移函数中，使得第i+1时刻的目标状态满足从而完成动态估计过程。

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复旦大学，其通讯地址为：200433 上海市杨浦区邯郸路220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”。