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龙图腾网恭喜中国石油大学(华东)申请的专利基于MHS和GRU的融合网络的机动目标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：CN119026089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411536297.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于MHS和GRU的融合网络的机动目标跟踪方法是由张雯雯;魏少鹏;魏嵩;任鹏设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MHS和GRU的融合网络的机动目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于MHS和GRU的融合网络的机动目标跟踪方法，属于机动目标跟踪技术领域，用于机动目标跟踪，包括将训练集输入基于MHS和GRU的融合网络进行迭代训练，每次迭代完成后将验证集输入基于MHS和GRU的融合网络，若不满足精度要求则返回迭代训练，若满足精度要求则将测试集输入基于MHS和GRU的融合网络，得到融合增益FG，将每个传感器的局部滤波与融合增益FG一起输入机动目标跟踪模型，得到机动目标跟踪结果。本发明自动纠正和适应时间配准过程中的误差，有效减少了误差积累，在跟踪精度、收敛速度和稳定性方面实现了提升；使用相对紧凑的RNN，可以用相对较小的数据集进行训练。

本发明授权基于MHS和GRU的融合网络的机动目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.基于MHS和GRU的融合网络的机动目标跟踪方法，其特征在于，为多传感器异构，为门控循环单元，所述方法包括获取机动目标轨迹数据，将机动目标轨迹数据进行时间配准，每个传感器的测量数据都输入对应的局部滤波器，通过卡尔曼滤波产生局部滤波，将时间配准后的机动目标轨迹数据划分训练集、验证集和测试集，将训练集输入基于和的融合网络进行迭代训练，每次迭代完成后将验证集输入基于和的融合网络，若不满足精度要求则返回迭代训练，若满足精度要求则将测试集输入基于和的融合网络，得到融合增益，将每个传感器的局部滤波与融合增益一起输入机动目标跟踪模型，得到机动目标跟踪结果；机动目标跟踪模型包括： ； ； ；式中，为机动目标跟踪结果，为时刻向时刻的状态预测值，是单位阵，是由多个单位阵作为块组成的块矩阵，是局部滤波矩阵，是第个传感器的局部滤波值，是时刻的状态估计值，是状态转移矩阵。

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中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66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”。