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龙图腾网获悉东南大学;网络通信与安全紫金山实验室申请的专利一种基于联合策略的稳健卡尔曼滤波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：CN115905986B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202211315320.7，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于联合策略的稳健卡尔曼滤波方法是由武其松;李彦平设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联合策略的稳健卡尔曼滤波方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联合策略的稳健卡尔曼滤波方法，包括步骤1、建立卡尔曼滤波状态转移方程和状态观测方程；步骤2、估计目标初始状态初始化估计误差方差P0,0；步骤3、获取k‑1时刻目标状态估计及估计误差方差Pk‑1,k‑1；输入前L时刻指示变量zk的期望序列；步骤4、利用k时刻的观测样本权值wk和指示变量zk对观测似然进行修正；步骤5、借助变分贝叶斯推断，通过迭代更新对隐变量进行后验估计；步骤6、根据更新结果，保存当前时刻目标状态估计误差方差Pk,k及前L‑1时刻和k时刻的指示变量zk的期望序列；步骤7、跳转至步骤3，进行k＝k+1时刻的状态估计。本发明满足实时定位跟踪系统低功耗的需求，提高了目标状态估计的精度。

本发明授权一种基于联合策略的稳健卡尔曼滤波方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联合策略的稳健卡尔曼滤波方法，用于二维轨迹跟踪，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，建立卡尔曼滤波的运动方程； 步骤2，建立卡尔曼滤波的观测方程； 步骤3，获取k-1时刻目标的状态和估计误差方差Pk-1,k-1；k时刻的量测信息yk；以及前L时刻指示变量的期望序列{zk-L,zk-L+1,…zk-1}； 步骤4，采用基于联合策略的稳健卡尔曼滤波方法，引入k时刻的权值wk和指示变量zk对观测似然函数进行修正； 步骤5，借助变分贝叶斯推断，通过迭代更新对k时刻的目标状态估计误差方差Pk,k及隐变量进行后验估计； 步骤6，输出k时刻目标的状态和估计误差方差Pk,k；以及前L-1时刻与k时刻的指示变量期望序列{zk-L+1,zk-L+2,…zk}；当有新的观测值输入，返回步骤3进行下一时刻估计；若无新的观测输入，则结束滤波； 所述步骤4具体包括以下步骤： 步骤4.1，标准高斯分布观测似然概率密度函数： 式中C表示观测矩阵，R表示观测噪声协方差矩阵； 步骤4.2，引入k时刻的权值wk对观测似然函数进行修改： 式中wk服从Gamma分布： wk～Gammawk|c0,d0 其中，c0和d0是Gamma分布的超参数； 步骤4.3，在步骤4.2的基础上引入k时刻的指示变量zk对观测似然函数进行进一步的修改： 式中zk属于L阶离散序列的马尔可夫链其中由Beta-Bernoulli多层先验分布建模： πj～Betaπj|e0,f0, 其中，是由k时刻隐马尔可夫链建模的指示变量，服从Bernoulli分布；πj为Bernoulli分布的期望变量，由Beta分布建模；e0和f0是Beta分布的超参数。

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