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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于模型自适应的机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：CN119829934B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411734786.X，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于模型自适应的机动目标跟踪方法是由兰华;陈莹莹;毛誉翔;王增福设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模型自适应的机动目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模型自适应的机动目标跟踪方法，将贝叶斯在线变点检测和模型选择方法相结合，其中贝叶斯在线变点检测通过在线的方式检测序列数据中生成参数的变点，从而能够实时地感知目标运动状态的变化；而模型选择方法则能够根据目标运动状态的变化在模型集中选择与之匹配的运动模型；具体来说，通过贝叶斯在线变点检测技术实时检测目标运动状态的变化，当检测到变点时，触发模型选择机制，根据当前的目标运动状态选择合适的运动模型，并更新跟踪滤波器的参数，从而实现对机动目标的准确跟踪。这种方法不仅能够适应目标运动状态的变化，还能够充分利用历史数据中的信息，提高跟踪算法的鲁棒性和准确性。

本发明授权基于模型自适应的机动目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型自适应的机动目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，主体构建目标运动状态转移模型集和目标量测模型来分别表示机动目标可能的运动方式以及传感器所获得的量测数据，并构建变点模型来表示目标运动方式产生变化的时间，确定变点模型和目标运动状态转移模型的转移概率以及当前时刻的待估计参数； 步骤2，从当前时刻开始，主体通过传感器获取目标的量测数据，并根据目标运动状态转移模型和目标量测模型，在每个时刻对所有运动状态转移模型及运行长度计算量测数据的后验预测概率密度；该后验预测密度以目标运动状态转移模型、运行长度和先前时刻的量测数据为条件； 步骤3，主体根据所述变点模型，计算初始时刻到当前时刻的量测数据、运行长度和目标运动状态转移模型的联合分布； 步骤4，主体根据所述运行长度和目标运动状态转移模型的联合分布，确定当前时刻待估参数的运行长度和目标运动状态转移模型的递归计算公式； 步骤5，主体利用所述递归计算公式计算目标运动状态转移模型的状态估计均值和相应的估计协方差，从而得到待估参数目标状态的后验分布，该后验分布包含当前时刻目标的估计均值和估计协方差，其中目标的估计均值中含有对目的位置估计，从而实现对目标的跟踪。

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