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龙图腾网获悉江西洪都航空工业集团有限责任公司申请的专利一种基于交互多模型的复合导引头干扰航迹识别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：CN116045983B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202211705923.8，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于交互多模型的复合导引头干扰航迹识别方法是由文革;付玲枝;宫庆坤;卢杰;袁飞马;曹阳;赵璐;温靖;危芬;袁海峰;黄新俊;张司兴;廖润贵;吴寿龙;江旺奎设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于交互多模型的复合导引头干扰航迹识别方法在说明书摘要公布了：一种基于交互多模型的复合导引头干扰航迹识别方法，首先初始化系统参数，假设目标与干扰的运动参数，而后确定用于描述目标运动形式的状态模型后进行多模型系统建模，再对状态模型进行处理后得到更新后的模型概率及系统状态估计，由更新后的模型概率计算干扰判决门限，以此判定出出现的干扰航迹，进一步识别出具体受到的干扰，最后输出干扰航迹序号。本发明将干扰的运动建模引入复合导引头中，有效提高对于航迹渐变的干扰识别概率；无需引入额外高维特征计算，在航迹级维度进行干扰航迹剔除，具有工程实现代价小、易于实现等优点。

本发明授权一种基于交互多模型的复合导引头干扰航迹识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于交互多模型的复合导引头干扰航迹识别方法，其特征在于，具体步骤如下： 1初始化系统参数 假设复合导引头中安装有多个传感器，且多个传感器同时探测位于同一空间内运动的目标，记录目标初始状态、运动总时间L、系统采样间隔T；并假设目标在规定时间内做运动，传感器同时跟踪上目标，而后开始释放干扰，干扰以不固定的形式进行运动； 2多模型系统建模及交互估计 首先确定用于描述目标运动形式的状态模型后进行多模型系统建模，再计算状态模型的系统状态转移矩阵，而后确定各状态模型转换概率并计算状态模型间的转移概率矩阵，依次对模型状态交互与滤波后，根据滤波结果计算各状态模型的转弯率，通过交互过程，得到更新后的模型概率及系统状态估计； 多传感器多模型状态方程为： ， 其中，表示k时刻第m个模型的目标运动状态向量，上标T代表矩阵转置，分别表示目标在x轴的位置和速度，表示目标在y轴的位置和速度，T为采样间隔，表示k-1时刻第m个模型的状态转移方程，表示k-1时刻第m个模型的目标运动状态向量，表示过程噪声； 状态模型包括匀速模型CV、协同转弯模型CT、匀加速模型CA，模型的系统状态转移矩阵、、分别表示如下： 匀速模型的系统状态转移矩阵为 ， 协同转弯模型系统状态转移矩阵为 ， 其中，表示k时刻目标运动状态转弯率，T为采样间隔，则未知转弯率下的协同转弯模型状态转移矩阵为 ， 其中，表示转弯率状态系数； 匀加速模型系统状态转移矩阵为 ， 量测方程为 ，其中，表示传感器在k时刻的量测值，代表量测噪声，表示量测方程； 3计算干扰判决门限 根据步骤2中得到的更新后的模型概率计算干扰判决门限，再根据计算的干扰判决门限判定出干扰航迹后，进一步识别出具体受到干扰的传感器，具体如下： 传感器s分别进行交互多模型估计，即完成步骤2，得到k时刻传感器s更新后的模型概率；采用匀速运动模型和协同转弯模型两种，故记更新后的模型概率为和； B11：判断出现干扰航迹 首先，计算干扰判决门限： ， 其中，代表k时刻传感器i中匀速模型CV概率，代表k时刻传感器j中匀速模型CV概率； 设定阈值，若干扰门限超过阈值，则说明此时导引头跟踪受到干扰，判断出现干扰航迹； 阈值的取值采用奈曼-皮尔逊准则，在保证判决虚警率不超过可容忍范围的情况下，使得判决性能达到最优： ， 其中，代表误差函数，上标-1代表倒数，代表方差； 此外，取虚警概率，，则可得；B12：识别干扰航迹 根据步骤B11计算的干扰判决门限判定出干扰航迹后，进一步识别出具体受到干扰的传感器； 首先，确定干扰释放先验以及目标机动能力先验，假设目标为海上运动的舰船，取目标机动能力先验，干扰释放先验； 对传感器s,s=1,2,…S更新后模型的模型概率进行求导并求绝对值得： ， 进一步确定传感器s模型变化率： ， B121：初始化：s=1，干扰航迹序号I=s； B122:干扰航迹判断 结合传感器s,s=1,2,…S的转弯率目标机动先验符合性和模型变化率进行判断干扰航迹判断，判断准则如下： I、若，或，， I=s； s=s+1; II、若，或，， I=s+1; s=s+1; 重复步骤I~步骤II，直至s=S-1； 其中，为判决系数，取； 4输出干扰航迹序号 迭代；重复步骤2~3，直至，迭代结束，输出干扰航迹序号。

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