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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种结合主被动信息融合与集成学习的运动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：CN119669999B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411641082.8，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种结合主被动信息融合与集成学习的运动目标跟踪方法是由侯凯方;谢晋;高卫峰;李宏;李本崇;李乐乐;李宝胜设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合主被动信息融合与集成学习的运动目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种结合主被动信息融合与集成学习的运动目标跟踪方法，主要解决现有技术单一数据源易受噪声和异常值影响、模型复杂度高且稳定性差的问题。其实现步骤为：将主动探测和被动探测数据融合，得到观测数据；使用多项式拟合最小二乘法和极限学习机拟合观测数据，分别得到基础学习器1和基础学习器2；通过集成学习的堆叠法将两种学习器的预测结果结合，得到目标的预测状态；对目标预测状态进行高斯滤波平滑处理；计算目标的运动速度；判断是否为最后一组观测数据，若是，则结束跟踪。本发明通过主被动信息融合与集成学习方法的结合，提高了模型的稳定性，实现了对目标的高效、精准跟踪。

本发明授权一种结合主被动信息融合与集成学习的运动目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种结合主被动信息融合与集成学习的运动目标跟踪方法，其特征在于，使用最小二乘法和极限学习机构建两个用于跟踪预测的基础学习器，通过堆叠法将最小二乘法的线性拟合能力与极限学习机的非线性拟合能力结合起来，采用主被动信息融合技术，将被动探测数据作为主动探测数据的补充，在主动探测的范围之外仅使用被动探测，在主动探测的范围之内使用被动探测作为主动探测的异常值矫正及补充；该跟踪方法的步骤包括如下： 步骤1，将当前时刻对目标的主动探测和被动探测数据进行融合： 步骤1.1，判断待跟踪运动目标与探测源的距离是否大于或等于阈值，若是，仅使用被动探测数据预测当前时刻目标的方位角；否则，执行步骤1.2；所述阈值等于主动探测器能够有效捕获目标的最大距离； 步骤1.2，若当前时刻主动探测数据的方位角与上一时刻主动探测数据的方位角之间的差值超过当前时刻的动态阈值，则判定主动探测数据存在异常，通过加权融合的方式，使用被动探测数据的方位角对主动探测数据的方位角进行融合校正； 步骤1.3，利用融合矫正后的方位角探测值，通过矢量分解，计算目标在x轴和y轴上的观测位置，生成目标在当前时刻的观测数据，该观测信息包括目标的二维位置、距离和方位角； 步骤2，使用多项式拟合最小二乘法，对当前时刻目标的观测数据进行拟合，得到基础学习器1； 步骤3，使用极限学习机，对当前时刻目标的观测数据进行拟合，得到基础学习器2； 步骤4，采用集成学习中的堆叠法，将基础学习器1与基础学习器2的预测结果结合起来，得到当前时刻目标的预测跟踪结果，即目标预测状态的三个要素和 步骤5，根据当前时刻目标预测状态方位角要素的预测与其上一个时刻对目标方位角要素的预测计算两个方位角预测的差值，该差值若大于预测阈值，则判定当前时刻目标进行了转向；所述的预测阈值等于目标的最小转向角速度乘以传感器的采样时间间隔； 步骤6，使用高斯滤波器，对目标预测状态的三个要素和进行平滑处理； 步骤7，计算当前时刻目标的运动速度； 步骤8，判断当前观测数据是否是最后一组观测数据，若是，则执行步骤9；否则，执行步骤2； 步骤9，结束对目标的跟踪。

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