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龍圖騰網獲悉復旦大學申請的專利一種非線性或非高斯分布系統的貝葉斯動態估計算法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114329338B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111453444.7，技術領域涉及：G06F17/18；該發明授權一種非線性或非高斯分布系統的貝葉斯動態估計算法是由蔣軼;梁鑫設計研發完成，并于2021-12-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種非線性或非高斯分布系統的貝葉斯動態估計算法在說明書摘要公布了：本發明屬于動態系統的狀態跟蹤與預測技術領域，具體為一種非線性或非高斯分布系統的貝葉斯動態估計算法。本發明首先對待估計目標建立狀態模型與觀測模型；然后，利用上述模型對該目標做最大似然估計，得到當前時刻目標狀態的估計值；再將估計結果及其對應的克拉美勞限作為中間量，代入至下一時刻的狀態模型中，從而完成一輪估計與預測；通過上述迭代過程；實現了對于目標的動態估計。該算法適用于非線性信號模型或非高斯噪聲。仿真結果表明，該算法能夠有效地對于處在非線性狀態的目標進行跟蹤，且在估計精度上優于標準的擴展卡爾曼濾波和粒子濾波算法。

本發明授權一種非線性或非高斯分布系統的貝葉斯動態估計算法在權利要求書中公布了：1.一種車輛或飛行器定位與導航系統的貝葉斯動態估計方法，其特征在于，使用遞歸過濾器，該過濾器包括兩個階段：預測和更新；其中： 預測階段，利用目標的狀態模型來預測從當前時刻到下一個時刻的狀態概率分布； 更新階段，鑒于狀態模型通常受到干擾影響，使用最新的觀測量，以對預測的概率分布進行修正； 設系統的狀態模型與觀測模型分別為： θi+1＝fiθi,ωi1 βi＝hiθi,vi2 其中，θi是待估計目標在時刻i的狀態，βi是時刻i下的測量過程，ωi,vi均為相互獨立的噪聲，fi與hi為非線性函數，且fi與hi隨時刻i的變化而變化；假設目標初始狀態θ0的概率密度pθ0已知；利用上述狀態轉移函數θi與測量函數βi對目標量進行估計，即利用最大似然對目標量進行估計； 由于1式與2式相互獨立，不同時刻的觀測量βi相互獨立，且βi本身的概率分布pβi為定值，故待估計量的后驗概率滿足如下關系： 為使待估計量的后驗概率最大，將上式改寫為： 則優化的目標函數為： Liθi＝logpθi|β1:i-1+logpβi|θi5 求解5，得到優化解； 在利用最大似然對目標量進行估計之后，由估計量的漸進正態性可知，可近似目標量θi，均值為方差為其對應的克拉美勞限Ci的高斯分布，即其中，Ji為Fisher矩陣，且有： 采用蒙特卡洛方法求解式6的數值解，即對狀態轉移函數與測量函數，在已知其均值、方差、分布函數的情況下，計算得到其二階導，然后利用以上信息生成足夠的樣本值，并對樣本值求解平均，從而得到Fisher矩陣的近似解； 之后將第i時刻的估計結果代入至下一時刻的狀態轉移函數中，使得第i+1時刻的目標狀態滿足從而完成動態估計過程。

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