广东工业大学何安康获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种卡尔曼滤波参数自整定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：CN119696545B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411758033.2，技术领域涉及：H03H17/02；该发明授权一种卡尔曼滤波参数自整定方法是由何安康;李心砚;邓洁薇;陶杰;栾天罡设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种卡尔曼滤波参数自整定方法在说明书摘要公布了：本发明属于卡尔曼滤波目标跟踪技术领域，具体涉及一种卡尔曼滤波参数自整定方法，包括以下步骤：步骤一：采集用于卡尔曼滤波的原始传感器数据；步骤二：定义目标函数，然后使用原始传感器数据按照卡尔曼滤波标准流程进行计算；步骤三：进行高斯过程回归，完成回归模型更新；步骤四：使用期望改进函数寻找下一个采样点；步骤五：将新采样点代入目标函数进行计算，并将采样点以及其损失函数加入到样本点集中，用于下一次的寻优迭代过程；步骤六：评估此时误差是否小于阈值，或者此时迭代次数是否到达最大，将样本集中，对应目标函数值最小点作为优化的最优结果输出。本发明使得卡尔曼滤波参数的整定方法更加快捷，提高算法使用效率。
本发明授权一种卡尔曼滤波参数自整定方法在权利要求书中公布了：1.一种卡尔曼滤波参数自整定方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一：准备数据； 采集用于卡尔曼滤波的原始传感器数据，用于离线参数自整定； 步骤二：初始化样本点； 首先定义目标函数，然后使用原始传感器数据按照卡尔曼滤波标准流程进行计算； 步骤三：进行高斯过程回归，完成回归模型更新； 将所述步骤二得到的初始化样本点进行高斯过程回归拟合出目标函数的回归模型；并且在本次样本点拟合后，将目标函数值最小的对应样本点标记为msemin； 步骤四：使用期望改进函数寻找下一个采样点； 步骤五：将新采样点代入目标函数进行计算，并将采样点以及其损失函数加入到样本点集中，用于下一次的寻优迭代过程； 步骤六：在新的采样点加入样本集合中后评估此时误差是否小于阈值，或者此时迭代次数是否到达最大，若满足其中一条就结束优化流程，将样本集中，对应目标函数值最小点作为优化的最优结果输出。
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