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龙图腾网获悉河南科技大学申请的专利基于杂波密度估计的高斯混合概率假设密度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：CN117237408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310930247.2，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于杂波密度估计的高斯混合概率假设密度滤波方法是由孙力帆;薛文慧;杨志超;李炳宇;李新祥;王旭栋;张高远;冀保峰;付主木设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于杂波密度估计的高斯混合概率假设密度滤波方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于杂波密度估计的高斯混合概率假设密度滤波方法，首先，联合多目标高斯混合强度预测值和测量值估计出潜在目标量测和杂波量测，然后估计每个目标周围杂波密度并与高斯混合概率假设密度滤波器相结合，用潜在目标量测对预测高斯分量进行更新，联合估计多目标状态，本发明所述的方法不依赖先验杂波分布，能够有效地估计杂波的分布，特别是复杂场景中能有效持续跟踪多个目标，不但提高了跟踪的实时性能，而且提高了目标的跟踪精度。

本发明授权基于杂波密度估计的高斯混合概率假设密度滤波方法在权利要求书中公布了：1.一种基于杂波密度估计的高斯混合概率假设密度滤波方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、初始化，假定目标状态集合的函数是一个高斯混合形式； S2、多目标强度预测，根据k-1时刻多目标的后验强度预测幸存目标和新生目标； S3、杂波密度估计，利用预测的高斯后验强度找出量测数据中的杂波值，估计每个目标周围的杂波个数，求出每个目标周围的杂波密度，具体包含以下操作： 对时刻的第个高斯分量进行预测，第个预测高斯分量跟踪门计算如下： ； 其中，是跟踪门参数，为新息协方差矩阵，为时刻量测的预测误差，是跟踪门参数； ； 其中，为第个量测，为量测矩阵，为时刻第个高斯分量的均值，为时刻量测的预测误差； 从时刻的量测集中选取落入跟踪门内的近邻量测，记为潜在目标量测；再从时刻的量测集中剔除得到当前的杂波量测集：； 第个杂波的位置为； 时刻的第个预测高斯分量预测均值为； 计算每个杂波和每个高斯分量预测均值之间的距离； ，并对距离按照由小及大排序； 以第个目标到每个杂波之间的距离的平均值为距离阈值为，则； 设距离集合中小于距离阈值的个数为，距离为； 则第个预测高斯分量附近的杂波密度为； S4、多目标强度更新，将估计的杂波密度带入，结合量测值对预测的高斯后验强度进行更新； S5、高斯分量的裁剪合并，对高斯分量进行修剪，保留权重大于裁剪阈值的高斯分量，对满足合并阈值的高斯项进行合并； S6、目标状态提取和个数估计，目标个数估计为，目标状态估计为权重最大的高斯分量所对应的均值。

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