贵州大学;浙江大学张镇勇获国家专利权
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龙图腾网获悉贵州大学;浙江大学申请的专利一种基于鲁棒MM估计的无迹卡尔曼滤波状态估计方法及攻击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：CN117272208B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202311320159.7，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于鲁棒MM估计的无迹卡尔曼滤波状态估计方法及攻击方法是由张镇勇;陈光佳;程鹏;陈积明设计研发完成，并于2023-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于鲁棒MM估计的无迹卡尔曼滤波状态估计方法及攻击方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于鲁棒MM估计的无迹卡尔曼滤波动态状态估计方法，包括如下步骤：S1.建立电力系统状态估计模型并将模型离散化，初始化状态向量、协方差矩阵、过程噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵，并通过相量量测单元实时传送测量数据；S2.采用统计线性化方法线性化系统测量函数并结合无迹卡尔曼滤波计算出的数据建立批处理回归方程；S3.对步骤S2中建立的批处理回归方程进行鲁棒预白化处理；S4.通过线性变换方法将步骤S3中得到的批处理回归方程中的数据点分散；S5.对批处理回归方程使用MM估计方法，估计出状态向量，并更新协方差矩阵。以解决现有技术不能在保证估计性能和能够用于估计非线性系统状态的前提下，崩溃点和估计效率都较低的问题。
本发明授权一种基于鲁棒MM估计的无迹卡尔曼滤波状态估计方法及攻击方法在权利要求书中公布了：1.一种基于鲁棒MM估计的无迹卡尔曼滤波动态状态估计方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.建立电力系统状态估计模型并将模型离散化，初始化状态向量、协方差矩阵、过程噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵，并通过相量量测单元实时传送测量数据； S2.采用统计线性化方法线性化系统测量函数并结合无迹卡尔曼滤波计算出的数据建立批处理回归方程； S3.对步骤S2中建立的批处理回归方程进行鲁棒预白化处理； S4.通过线性变换方法将步骤S3中得到的批处理回归方程中的数据点分散； S5.对步骤S4中的批处理回归方程使用鲁棒的MM估计方法，估计出状态向量，并更新协方差矩阵； 所述线性变换方法为在回归方程两端同时乘以一个随机数，所述随机数为均匀分布上的一个随机数。
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