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龍圖騰網獲悉電子科技大學申請的專利一種基于M估計的遞歸最小p階自適應濾波定位方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：CN115498980B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202211262687.7，技術領域涉及：H03H21/00；該發明授權一種基于M估計的遞歸最小p階自適應濾波定位方法是由王剛;彭倍;歐陽林強;方強;童林靈設計研發完成，并于2022-10-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于M估計的遞歸最小p階自適應濾波定位方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于M估計的遞歸最小p階自適應濾波定位方法，包括：S1.構建自適應濾波定位系統非線性模型結合期望響應得到誤差，將非線性模型轉換為偽線性模型；S2.計算標準化殘差指標得到加權函數；S3.結合M估計理論和遞歸最小p階范數，構建誤差函數和系統代價函數，根據誤差函數和系統代價函數給出算法的迭代流程，采用算法對濾波器系統進行更新；S4.在連續的時間內，進行迭代處理，直到達到設定的最大迭代次數后，得到此時偽線性模型中的濾波器系數，并據此進行目標位置的預測。本發明將M估計的Logistic函數和遞歸最小p階（RLP）算法相結合，能夠有效地在非高斯環境下工作，且具有優越的濾波性能和更好的魯棒性能，能夠實現目標的精確定位。

本發明授權一種基于M估計的遞歸最小p階自適應濾波定位方法在權利要求書中公布了：1.一種基于M估計的遞歸最小p階自適應濾波定位方法，其特征在于：包括以下步驟： S1.構建自適應濾波定位系統非線性模型初始化噪聲方差，并結合期望響應得到誤差將非線性模型轉換為偽線性模型； S2.選擇M估計的加權函數，給定控制常數c，并計算標準化殘差指標得到加權函數δk； 所述步驟S2中包括： 選擇M估計的加權函數為Logistic函數；使用Logistic函數定義加權函數δk： 其中，zk即為標準化殘差指標，給定控制常數c，控制常數c一般取1～2之間的正數，||表示絕對值函數，tan·表示正切函數由步驟S1可知于是通過下式計算zk可以得到加權函數δk； zk＝eks＝0.6745ekmed|e-mede| 其中，ek是誤差向量用于計算標準化殘差指標zk，med·代表中值函數，s為殘差標度； S3.結合M估計理論和遞歸最小p階范數，構建誤差函數和系統代價函數，根據誤差函數和系統代價函數給出算法的迭代流程，采用算法對濾波器系統進行更新； 所述步驟S3包括： S301.定義遺忘因子λ,0＜λ≤1，構建代價函數為： 其中，p是一個大于0的數，表示en的p階范數，δn為M估計得出的加權函數；在該代價函數中，wTn-1Hn表示含噪的觀測值，wn-1為前一時刻的濾波器系數值，初始值w0是一隨機值，表示不含噪的真實值，因此兩者之差即為系統遭受的噪聲，通過構造一個估計的目標位置w，使得該代價函數最小即得到噪聲vn最小時，最接近目標真實位置的估計位置； S302.計算代價函數的梯度為： 令梯度為0，有 S303.定義如下替換，其中Rk表示自相關矩陣，rk表示互相關矩陣： Qk＝R-1k. 推導出Rk和Rk-1，Rk和rk的關系如下： Rk＝λRk-1+p||ek||p-2δkHkHTk, wk＝R-1krk＝Qkrk, 由矩陣求逆引理A+BCD-1＝A-1-A-1BC-1+DA-1B-1DA-1得出， S304.構造MRLP算法中的輔助變量Kk： Kk＝Qk-1Hk[λp‖ek||p-2δk+HTkQk-1Hk]-1, 所以，Qk簡化為下式， Qk＝[Qk-1-KkHTkQk-1]λ, 其中Qk的初值設定為ρ-1I，其中ρ-1是一個正數，取值范圍為0～1，I是單位陣；于是得到k時刻的濾波器系數wk的計算公式為： wk＝wk-1+Kkek； S4.在連續的時間內，根據步驟S1～S3步驟進行迭代處理，直到達到設定的最大迭代次數后，得到此時偽線性模型中的濾波器系數，并據此進行目標位置的預測。

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