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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种纯角度目标轨迹估计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：CN115600054B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202211159565.5，技术领域涉及：G06F17/11；该发明授权一种纯角度目标轨迹估计方法是由骆吉安;何静设计研发完成，并于2022-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种纯角度目标轨迹估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种纯角度目标轨迹估计方法，该方法将典型目标运动模型转化为位置分量的自回归移动平均模型实现状态解耦，通过调节伪线性最小二乘代价函数和过程噪声能量之间的关系得到正则化伪线性最小二乘模型。为减小因伪线性测量矩阵和噪声之间的相关性所产生的估计偏差，利用工具变量估计方法得到正则化工具变量最小二乘位置估计。本发明方法在正则化最小二乘估计的框架下得到了纯方位位置分量批量估计的解析表达式。该方法具备线性时间计算复杂度，且其估计性能与初始状态无关。

本发明授权一种纯角度目标轨迹估计方法在权利要求书中公布了：1.一种纯角度目标轨迹估计方法，其特征在于：具体包括以下步骤： 步骤1、建立估计目标的运动模型，并进行状态解耦，得到关于位置分量的自回归滑动平均模型；所述目标的运动模型为离散白噪声加速度模型： zxk＝Fcxk+Gcwk其中z表示前向差分算子，用于描述k时刻与k+i时刻的目标状态之间的关系，zixk＝xk+i；表示第k时刻的目标状态，表示第k时刻位置分量，表示第k时刻速度分量，wk＝[wx,k,wy,k]T表示均值为零、方差为Qw＝diagqx,qy的高斯白噪声，Fc和Gc分别表示状态转移矩阵和过程噪声增益矩阵： Ts表示传感器的采样时间；对上述离散白噪声加速度模型进行状态解耦，得到第k时刻位置分量的自回归滑动平均模型： 其中，Ψcz＝z2‑2z+1； 步骤2、使用传感器测量目标当前时刻的方位角是真实方位角，rk＝[rx,k,ry,k]Τ表示第k时刻传感器位置向量，εk是服从均值为0、协方差为的角度误差；将方位角非线性最小二乘代价函数化为伪线性最小二乘代价函数其中K表示总的观测时刻，bk＝Akrk； 步骤3、利用伪线性最小二乘代价函数和自回归滑动平均模型得到的过程噪声能量之间的关系，建立正则化伪线性最小二乘代价函数，进行优化求解后，得到目标位置分量的正则化伪线性最小二乘估计步骤4、针对步骤3得到的正则化伪线性最小二乘估计设计一个工具变量矩阵B＝blkdiagB1,B2,…,BK,其中表示第k时刻目标位置分量的正则化伪线性最小二乘估计；然后推导工具变量批量优化方程求解得到目标位置分量的正则化工具变量最小二乘估计作为目标轨迹估计结果，其中： b＝[b1,b2,…,bK]TI2表示大小为2×2的单位矩阵。

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