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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地申请的专利一种基于轨迹泊松多伯努利混合滤波的相干匹配场跟踪方法及其系统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：CN121432337B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511946713.1，技术领域涉及：G01S5/18；该发明授权一种基于轨迹泊松多伯努利混合滤波的相干匹配场跟踪方法及其系统是由朴胜春;严娴设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轨迹泊松多伯努利混合滤波的相干匹配场跟踪方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于轨迹泊松多伯努利混合滤波的相干匹配场跟踪方法及其系统，属于水声技术领域。从相干匹配场处理得到的多帧模糊度表面中提取局部峰值并进行聚类，构建包含目标距离、深度与径向速度估计信息的三维量测集；在此基础上，建立匹配场轨迹状态空间模型，利用轨迹泊松多伯努利混合滤波器在轨迹空间中进行状态预测，并结合三维量测集对预测结果进行更新；基于距离、深度与径向速度的似然一致性实现数据关联，从而完成目标轨迹估计。本发明通过对三维模糊度表面提取的峰值进行聚类处理，有效减少了真实轨迹附近大量高度相似的冗余轨迹，降低了算法的计算负担与数据关联的不确定性。针对低信噪比环境下的匹配场跟踪问题。

本发明授权一种基于轨迹泊松多伯努利混合滤波的相干匹配场跟踪方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于轨迹泊松多伯努利混合滤波的相干匹配场跟踪方法，其特征在于，所述跟踪方法包括以下步骤： 步骤1：将水听器接收阵列采集的长时序信号划分为多帧并通过傅里叶变换转换至频域； 步骤2：对于步骤1处理得到的每帧频域信号，通过相干匹配场算法计算得到关于距离、深度和径向速度的三维模糊度表面； 步骤3：从步骤2所得的各帧模糊度表面中提取局部峰值，峰值个数服从泊松分布； 步骤4：基于步骤3得到的每帧模糊度表面的局部峰值，通过非极大值抑制算法进行聚类，只保留聚类中心的多个峰值； 步骤5：基于步骤4所得的聚类中心的多个峰值对应的距离、深度与径向速度估计值，构建三维量测集； 步骤6：基于轨迹泊松多伯努利混合滤波器建模方式和相干匹配场量测集状态变量，建立匹配场轨迹状态空间模型和量测模型； 步骤7：将步骤6所得的匹配场状态空间模型和量测模型，结合轨迹泊松多伯努利混合滤波器在轨迹空间中实现状态预测、更新及数据关联，完成轨迹估计； 所述步骤2具体为， 基于步骤1处理得到的K帧频域信号，将声源移动至不同位置时产生的一系列快拍进行相干性整合；假设以频率采集了L个连续快拍，在每个时刻，声源的距离和深度分别为和，则该时刻的快拍表示为： 其中，表示来自传感器或干扰源的噪声，为理论声场，是频率处的声源频谱； 对于理想的窄带声源，；相干匹配场从每个快拍中移除声源相位，从而获得新的测量序列： 针对候选声源轨迹，模型将生成序列；随后将测量数据集与模型数据集分别组合成超矢量，即 其中，表示超矢量测量场，表示第1个快拍新的测量序列的转置，表示第L个快拍新的测量序列的转置，表示超矢量拷贝场，表示第1个快拍位置处拷贝场的转置，表示第L个快拍位置处拷贝场的转置，表示第1个快拍对应的拷贝场距离和深度，表示第L个快拍对应的拷贝场距离和深度； 互谱密度矩阵表示为： 其中，表示快拍个数，表示第s个快拍的超矢量测量场的共轭转置，表示第s个快拍的超矢量测量场； 时刻的相干匹配场的输出功率表示为： 其中，表示反演参数，分别表示距离、深度和径向速度，表示频率为f时的超矢量拷贝场，表示矩阵的共轭转置，表示范数，表示矩阵的迹； 对于宽带信号，相干匹配场的输出功率表示为窄带信号输出功率的非相干平均，即 其中，表示频点个数，表示第k个时刻的三维模糊度表面，表示频点序号，表示频率对应的三维模糊度表面。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地，其通讯地址为：572024 海南省三亚市崖州区崖州湾科技城百泰产业园四号楼四楼A129区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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