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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于自适应卡尔曼滤波的动态目标组合定位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：CN116520380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310489224.2，技术领域涉及：G01S19/48；该发明授权一种基于自适应卡尔曼滤波的动态目标组合定位方法是由蒋锐;唐莉芹;王小明设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应卡尔曼滤波的动态目标组合定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于自适应卡尔曼滤波的动态目标组合定位方法，属于计算、推算或计数的技术领域。该组合定位方法用于动态目标处于线性状态和非线性状态两种应用场景，在全球定位系统和超宽带测距信息的组合定位基础上，基于协方差匹配方法引入自适应因子和动态窗口调节，提出一种融合UWB和GPS的自适应卡尔曼滤波组合定位方法，在目标线性运动状态下，基于协方差匹配的滑窗自适应卡尔曼滤波方法进行GPS单点定位；在目标非线性运动状态下，基于引入滤波发散判据的自适应无迹卡尔曼滤波方法进行UWBGPS组合定位。本发明提升了基于融合UWB和GPS的卡尔曼滤波方法的定位精度和稳定性。

本发明授权一种基于自适应卡尔曼滤波的动态目标组合定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应卡尔曼滤波的动态目标组合定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，根据动态目标航向角判定航向角所处的运动状态，在动态目标处于线性运动状态时进入步骤2，在动态目标处于非线性运动状态时进入步骤3； 步骤2，采用基于协方差匹配的滑窗自适应卡尔曼滤波算法对动态目标进行单点定位，所述基于协方差匹配的滑窗自适应卡尔曼滤波算法根据预估的k时刻滑窗更新k时刻自适应因子αk的表达式为其中，Ck-j为k-j时刻新息误差序列的协方差矩阵，Nk为k时刻窗口大小，Rk为k时刻量测噪声的协方差矩阵，Pk|k-1为k时刻误差协方差矩阵的先验估计，H为量测矩阵，tr*为取迹运算； 步骤3，融合UWB测量数据和GPS测量数据构建量测向量，建立非线性运动状态下的状态空间模型，采用引入两个基于协方差匹配的滤波发散判据的自适应无迹卡尔曼滤波算法对动态目标进行组合定位，第一滤波发散判据为第二滤波发散判据为εk为k时刻新息误差序列，为k+1时刻动态目标量测向量的自协方差矩阵，δ为控制系数，δ≥1。

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