1.意向受让方须为依法设立的企业法人、其他经济组织或具有完全民事行为能力的自然人；
2.意向受让方须具有良好财务状况、支付能力；
3.本项目不接受联合体受让。

1.项目标的整体受让，不可拆分。
2.专利1名称：一种噪声驱动的稳健序贯自适应估计方法
专利申请日：2025-04-14
授权公告日：2025-08-26
专利权期限：20年
介绍：本发明公开了一种噪声驱动的稳健序贯自适应估计方法，属于信号估计、滤波、系统辨识领域。本发明噪声激励作用体现在：在动态和重尾噪声环境中，将随机噪声变量引入稳健M估计的得分函数，通过得分函数与噪声密度函数卷积，以改造原始M估计得分函数形式，并递推得到参数估计自适应更新算法，该方法基于随机共振的相关原理，借助噪声作用能够降低稳健估计的均方误差（MSE）。本发明利用随机共振相关理论，通过动态调节自适应噪声注入机制，增强原始估计算法的抗干扰能力与收敛效率。该算法能够在有限样本下渐近达到系统参数估计的最大似然估计器性能，为复杂噪声环境下的参数估计提供了高效且稳健的解决方案。
专利2名称：用于目标跟踪的基于噪声诱导得分函数的卡尔曼滤波方法
专利申请日：2026-05-12
授权公告日：2026-07-24
专利权期限：20年
介绍：本发明公开了用于目标跟踪的基于噪声诱导得分函数的卡尔曼滤波方法，属于智能感知与状态估计技术领域。针对雷达、毫米波雷达等传感器在复杂环境中易受多径反射等脉冲干扰导致量测异常的问题，本发明构造一类噪声诱导M得分函数，将Kalman滤波的观测更新步骤改写为广义M估计形式；同时依据量测残差设计噪声尺度参数的在线自适应更新算法，实现系统状态与噪声参数的协同自适应估计。本发明无需先验噪声分布假设，能在脉冲干扰下自动软抑制异常量测，显著提升状态估计的鲁棒性与精度。相比传统Kalman滤波及现有鲁棒滤波方法，本发明在雷达目标跟踪、自动驾驶前车跟踪、无人机追踪等应用中具有更高的估计精度和更强的抗干扰能力。
3.截至挂牌日，已取得发明专利证书。

意向受让方须承诺，在递交受让申请并交纳交易保证金后，即表明理解并接受本次资产转让的所有内容及程序，完全了解与认可转让标的状况以及存在的瑕疵等一切内容，并自行承担受让转让标的所带来的一切风险和后果；成为最终受让方后不得以不了解转让标的为由退还转让标的，否则将视为违约；非因转让方原因所引发的风险因素，由受让方自行承担。
意向受让方须承诺，在收到《挂牌结果通知单》之日起5个工作日内与转让方签署《实施许可合同书》，并于签订《实施许可合同书》之日起5个工作日内支付应付交易价款至转让方指定账户（交易价款无息结算），交易费用支付至中心指定账户（如本项目公告对以上办理时间有不同约定的，从其约定）。协议成交不收取交易费用，若产生竞价，收取竞价佣金。