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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利一种用于信息拒止环境下的无人机动态目标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：CN115790603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202211548332.4，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种用于信息拒止环境下的无人机动态目标估计方法是由徐升;朱兵;侯睿明;徐蓉蓉;徐天添;吴新宇设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于信息拒止环境下的无人机动态目标估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于信息拒止环境下的无人机动态目标估计方法。该方法包括：获取三维角度信息，所述三维角度信息包括无人机到第一锚点的到达角、无人机到第二锚点的到达角以及无人机到目标的到达角；对于所述三维角度信息，利于拓展卡尔曼滤波器进行滤波，获得估计的无人机状态信息以及对应的状态协方差信息，所述无人机状态信息用于表征无人机的位置、速度以及目标的位置和速度；利用所述无人机状态信息和所述状态协方差信息构建损失函数，以优化无人机的飞行路径，实现对目标进行观测。本发明采用两个已知绝对位置的锚点信息即可实现无人机和目标的位置跟踪。

本发明授权一种用于信息拒止环境下的无人机动态目标估计方法在权利要求书中公布了：1.一种用于信息拒止环境下的无人机动态目标估计方法，包括以下步骤： 获取三维角度信息，所述三维角度信息包括无人机到第一锚点的到达角、无人机到第二锚点的到达角以及无人机到目标的到达角； 对于所述三维角度信息，利于拓展卡尔曼滤波器进行滤波，获得估计的无人机状态信息以及对应的状态协方差信息，所述无人机状态信息用于表征无人机的位置、速度以及目标的位置和速度； 利用所述无人机状态信息和所述状态协方差信息构建损失函数，以优化无人机的飞行路径，实现对目标的观测； 其中，对于所述三维角度信息，利于拓展卡尔曼滤波器进行滤波，获得估计的无人机状态信息以及对应的状态协方差信息包括： 预测无人机的先验状态和协方差，表示为： 其中，为基于k-1时刻状态的先验估计，为状态的协方差矩阵，为过程噪声，是的协方差矩阵，，是无人机在x轴的位置，是无人机在x轴的速度分量，是无人机在y轴的位置，是无人机在y轴的速度分量，是目标在x轴的位置，是目标在x轴的速度分量，是目标在y轴的位置，是目标在y轴的速度分量，F是状态转移矩阵； 计算雅各比矩阵，表示为： 其中，为k时刻观测到的三维角度信息，是3行8列的雅各比矩阵 ； 计算估计状态残差，表示为： 其中，为残差，表示为： = 计算卡尔曼增益，表示为： 其中，为测量噪声，是中间变量，为k时刻的卡尔曼增益； 更新后验估计和协方差，作为估计的无人机状态信息以及对应的状态协方差信息，表示为： 其中，为后验估计状态，为后验协方差矩阵，I为8*8的单位矩阵，是第一锚点的x轴坐标，是第一锚点的y轴坐标，是第二锚点的x轴坐标，是第二锚点的y轴坐标，是目标在k时刻的x轴坐标，是目标在k时刻的y轴坐标，，，，，，是传感器的量测噪声。

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