恭喜西安电子科技大学赵政获国家专利权
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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利基于IMM-VB的非高斯噪声条件下机动目标自适应跟踪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：CN115542309B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202211024277.9，技术领域涉及：G01S13/72；该发明授权基于IMM-VB的非高斯噪声条件下机动目标自适应跟踪方法是由赵政;左磊;张冉;赵民;李亚超;禄晓飞;高永婵设计研发完成，并于2022-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于IMM-VB的非高斯噪声条件下机动目标自适应跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于IMM‑VB的非高斯噪声条件下机动目标自适应跟踪方法，包括：获取机动目标的量测值；构建包括多个运动模型的模型集，并对机动目标的状态估计值、精度矩阵以及共轭先验分布参数分别进行交互混合；利用变分贝叶斯算法对每个运动模型的混合状态输入值、混合精度矩阵以及共轭先验分布的混合参数进行滤波处理，以更新每个运动模型的状态估计值和精度矩阵；对所述模型集中的每个运动模型对应的概率进行更新；更新机动目标在当前时刻的状态估计值和精度矩阵。本发明提供的方法可以在时变非高斯噪声条件下实现对机动目标的实时精确跟踪。
本发明授权基于IMM-VB的非高斯噪声条件下机动目标自适应跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于IMM-VB的非高斯噪声条件下机动目标自适应跟踪方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取机动目标的量测值； 步骤2：构建包括多个运动模型的模型集，并对机动目标的状态估计值、精度矩阵以及共轭先验分布参数分别进行交互混合，对应得到每个运动模型的混合状态输入值、混合精度矩阵以及共轭先验分布的混合参数； 步骤3：基于所述量测值，利用变分贝叶斯算法对每个运动模型的混合状态输入值、混合精度矩阵以及共轭先验分布的混合参数进行滤波处理，以更新每个运动模型的状态估计值和精度矩阵； 步骤4：对所述模型集中的每个运动模型对应的概率进行更新； 步骤5：基于每个运动模型对应的概率以及每个运动模型的状态估计值和精度矩阵更新机动目标在当前时刻的状态估计值和精度矩阵。
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西安电子科技大学，其通讯地址为：710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号；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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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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