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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利基于智能算法的自适应双频带通滤波器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：CN119030502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411505029.5，技术领域涉及：H03H21/00；该发明授权基于智能算法的自适应双频带通滤波器是由陆建国;徐军设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能算法的自适应双频带通滤波器在说明书摘要公布了：本发明涉及滤波器技术领域，更具体地说，涉及基于智能算法的自适应双频带通滤波器，包括：主体框架，主体框架内设有独立传感器舱；设置在传感器舱内的多个传感器；设置在主体框架内的核心滤波器结构，设置在主体框架输入输出端的阻抗调谐模块，阻抗调谐模块用于调节第一通带和第二通带的特性；设置在主体框架内的阻抗分析仪芯片；以及与传感器舱、核心滤波器结构、阻抗调谐模块和阻抗分析仪芯片电连接的主控制单元；主控制单元用于执行多源数据融合算法，根据多源数据融合算法的结果通过阻抗调谐模块调整核心滤波器结构，自适应调节第一通带和第二通带，通过多源数据融合算法和实时调节机制，滤波器能够根据环境变化和信号特性动态调整其性能。

本发明授权基于智能算法的自适应双频带通滤波器在权利要求书中公布了：1.基于智能算法的自适应双频带通滤波器，其特征在于，包括：主体框架，所述主体框架内设有独立传感器舱；设置在所述传感器舱内的多个传感器；设置在所述主体框架内的核心滤波器结构，所述核心滤波器结构包括两对四分之一波长λ4阶梯阻抗谐振器和一个枝节加载三模谐振器，用于形成第一通带和第二通带；设置在所述主体框架输入输出端的阻抗调谐模块，所述阻抗调谐模块用于调节所述第一通带和所述第二通带的特性；设置在所述主体框架内的阻抗分析仪芯片；以及与所述传感器舱、所述核心滤波器结构、所述阻抗调谐模块和所述阻抗分析仪芯片电连接的主控制单元；其中，所述主控制单元用于执行多源数据融合算法，根据所述多源数据融合算法的结果通过所述阻抗调谐模块调整所述核心滤波器结构，以实现所述第一通带和所述第二通带的自适应调节；所述多源数据融合算法包括以下依次执行的步骤：对所述多个传感器采集的原始数据进行数据预处理；基于所述预处理后的数据，进行传感器可靠性评估；利用所述预处理后的数据和所述传感器可靠性评估结果，执行自适应卡尔曼滤波；根据所述传感器可靠性评估结果，进行自适应权重分配；基于所述自适应卡尔曼滤波结果和所述自适应权重，执行多源数据融合；将所述多源数据融合的结果输出并反馈至所述阻抗调谐模块，以调整所述第一通带和所述第二通带的特性；所述自适应卡尔曼滤波步骤进一步包括以下依次执行的子步骤：对所述预处理后的数据进行非高斯噪声处理；基于所述非高斯噪声处理的结果，执行自适应增益调整；在所述自适应增益调整的基础上，进行异常数据检测与处理；其中，所述非高斯噪声处理的结果用于优化后续的自适应增益调整和异常数据检测与处理子步骤；所述非高斯噪声处理包括以下步骤：首先观测数据序列进行核密度估计： 其中，fy为估计的概率密度函数，n为样本数量，h为带宽参数，K为核函数，yi为第i个样本点，y为待估计点；然后基于估计的噪声分布，计算等效高斯噪声的方差：Rk＝E[yk-Hkxk2]，其中，Rk为等效高斯噪声的协方差，yk为观测值，Hk为观测矩阵，xk为状态向量；最后将所述Rk代入标准卡尔曼滤波公式；所述自适应增益调整包括以下步骤：首先计算创新序列协方差：其中，Cvk为创新序列协方差，M为滑动窗口大小，vi为创新序列，yi为观测值，Hi为观测矩阵，为先验状态估计；然后计算理论创新序列协方差： 其中，Sk为理论创新序列协方差，为先验估计误差协方差，Rk为等效高斯噪声的协方差，k为当前时刻，Hk为观测矩阵；接着定义自适应因子： 其中，λk为自适应因子，tr[]为矩阵的迹；最后调整卡尔曼增益： 其中，Kk为调整后的卡尔曼增益；所述异常数据检测与处理包括以下步骤：首先计算观测值与预测值之间的马氏距离： 其中，为马氏距离的平方，Sk为理论创新序列协方差，上标-1表示矩阵求逆，为k时刻的先验状态估计，为先验估计误差协方差，Rk为等效高斯噪声的协方差，k为当前时刻，Hk为观测矩阵，yk为k时刻的观测值；然后设定阈值γ，当时，判定为异常数据；接着对于异常数据，调整观测噪声协方差： 最后使用调整后的进行卡尔曼滤波更新；所述自适应权重分配步骤包括：基于所述传感器可靠性评估结果，使用Softmax函数计算各传感器的权重： 其中，wi为第i个传感器的权重，ri为第i个传感器的可靠性评分，exp为自然指数函数，∑为求和符号，表示对所有传感器的exprj进行求和；j为传感器的索引，范围从1到传感器总数。

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