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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于T-S模糊的水下动态目标状态预测方法及装置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：CN116188529B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310073074.7，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于T-S模糊的水下动态目标状态预测方法及装置是由秦洪懋;叶宏伟;崔庆佳;秦晓辉;胡满江;边有钢;徐彪;秦兆博;王晓伟;谢国涛;丁荣军设计研发完成，并于2023-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于T-S模糊的水下动态目标状态预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于T‑S模糊的水下动态目标状态预测方法及装置，其包括：先采集水下动态目标在t‑1时刻的用于T‑S模糊推理的输入变量，再使用式6表示的融合后的水下动态目标运动模型在t‑1时刻进行扩展卡尔曼滤波，预测水下动态目标在t时刻的运动状态，再取t＝t+1，直到跟踪结束：式中，Xt、Xt‑1分别表示水下动态目标在t、t‑1时刻的状态向量，u表示输入变量的过程噪声向量，Yt表示运动模型在t时刻的输出向量，Amix、Bmix分别为状态转移矩阵和输入矩阵，C表示预先设置的输出向量Yt与状态向量Xt的关系矩阵。本发明对水下动态目标状态预测更准确，能够满足水下动态目标跟踪系统的要求。

本发明授权一种基于T-S模糊的水下动态目标状态预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于T-S模糊的水下动态目标状态预测方法，其特征在于，包括： 先采集水下动态目标在t-1时刻的用于T-S模糊推理的输入变量，再使用式6表示的融合后的水下动态目标运动模型在t-1时刻进行扩展卡尔曼滤波，预测水下动态目标在t时刻的运动状态，再取t＝t+1，直到跟踪结束： 式中，Xt、Xt-1分别表示水下动态目标在t、t-1时刻的状态向量，u表示输入变量的过程噪声向量，Yt表示运动模型在t时刻的输出向量，Amin、Bmix分别为状态转移矩阵和输入矩阵，C表示预先设置的输出向量Yt与状态向量Xt的关系矩阵； 式6表示的融合后的水下动态目标运动模型的获取方法具体包括： 步骤1，根据AUV的纯方位水下动态目标跟踪原理，选择观测方程，再根据水下动态目标的运动特点，选择若干个运动模型； 步骤2，建立T-S模糊推理单元，其具体包括： 步骤21，确定用于T-S模糊推理的输入变量； 步骤22，为每一个输入变量设置一个模糊集； 步骤23，为每一个糊集各设置若干子模糊集； 步骤24，根据子模糊集和运动模型设置模糊规则； 步骤25，采用下式2、4和5提供的T-S模糊推理方法，获得第i条模糊规则中各个运动模型的概率δizt： δizt0， 式中，Ai、Bi、Ci分别表示已知的第i条模糊规则对应的状态转移矩阵、噪声增益矩阵和输出矩阵，zt＝[z1tz2t…zjt…zlt]表示模糊规则的前件变量，zjt表示第j个前件条件，l表示每条模糊规则所拥有的前件条件的总个数，μijzjt表示前件变量zjt的隶属度； 步骤26，将步骤25获得的各个运动模型的概率δizt作为各运动模型相应的权值，进行加权，得到融合后的状态转移矩阵Amix和输入矩阵Bmix，进而得到式6描述的融合后的水下动态目标运动模型。

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