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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于多运动学模型融合的测距设备后端数据融合方法及其应用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：CN116299418B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202211502465.8，技术领域涉及：G01S13/86；该发明授权基于多运动学模型融合的测距设备后端数据融合方法及其应用是由罗锦鹏;宋康;谢辉设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多运动学模型融合的测距设备后端数据融合方法及其应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多运动学模型融合的测距设备后端数据融合方法，包括以下步骤：步骤1，将两种测距设备测量所得的目标物的运动视为四种运动学模型的加权融合。步骤2，根据k‑1时刻目标物的加权融合运动学模型进行轨迹预测，步骤3.取k时刻两种测距设备的测量值与k‑1时刻预测值的欧几里得距离最近者，作为可靠测量值。步骤4.通过计算各个子模型单独在k‑1时刻的预测误差，更新每个子模型的权重。步骤5.将临时权重与马尔可夫状态转移矩阵相乘，得到k时刻的最终修正后的模型权重。步骤6.根据k时刻所有更新后的子模型权重与k‑1时刻的各个子模型概率权重，对马尔可夫状态转移矩阵进行修正。本发明可得到可靠的连续的目标物距离测量结果。

本发明授权基于多运动学模型融合的测距设备后端数据融合方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种基于多运动学模型融合的测距设备后端数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，将两种测距设备的坐标统一后，将两者的测量所得的目标物的运动视为四种运动学模型的加权融合，四种运动学模型作为四个子模型，分别为恒定速度模型，恒定加速度模型，恒定转率和速度模型，恒定转率和加速度模型； 步骤2，根据k-1时刻目标物的加权融合运动学模型以为初值对其k时刻的状态向量进行预测得到 步骤3，k时刻通过测距设备测出目标物当前的状态向量Xk，两种测距设备测量的当前的状态向量分别记作和将两者与k-1时刻融合运动学模型预测结果作对比，进行测量结果筛选，取和中与的欧几里得距离最近者作为可靠测量值，在该步骤输出可靠测量值 步骤4，以作为输入，计算各个子模型单独在k-1时刻预测值以与k时刻可靠测量值的距离，更新每个子模型的临时权重并进行归一化； 步骤5，将临时权重与马尔可夫状态转移矩阵Pk-1相乘，得到k时刻的最终修正后的子模型权重并归一化处理； 步骤6，根据k时刻所有更新后的子模型权重与k-1时刻的各个子模型权重对马尔可夫状态转移矩阵Pk-1进行修正得到Pk，待k+1时刻使用。

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