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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利一种基于去偏量测矩阵的线性序贯雷达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：CN115494493B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202211232894.8，技术领域涉及：G01S13/66；该发明授权一种基于去偏量测矩阵的线性序贯雷达目标跟踪方法是由程婷;王宇萌;恒思宇;王元卿;李中柱设计研发完成，并于2022-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于去偏量测矩阵的线性序贯雷达目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明属于相控阵雷达目标跟踪领域，特别涉及利用多普勒量测信息的目标跟踪系统及方法，提出了一种基于去偏量测矩阵的线性序贯雷达目标跟踪方法DH‑LSF。在此算法中利用基于位置量测信息滤波获得的目标状态估计结果，对线性序贯滤波量测矩阵中的元素进行估计，同时考虑上述估计所引进的估计误差，将这种引进的估计误差与原误差相结合形成一种新的误差，并计算新误差的统计特性，最后对去相关后的伪量测向量进行序贯滤波，获得最终的目标状态估计结果。本发明在不同大小噪声场景下均能够获得相较于同类算法更好的跟踪性能。

本发明授权一种基于去偏量测矩阵的线性序贯雷达目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于去偏量测矩阵的线性序贯雷达目标跟踪方法，具体技术方案如下：假设k-1时刻的目标状态估计为相应的估计误差协方差为Pk-1；k时刻相控阵雷达获得的量测信息包括距离量测rmk、俯仰角θmk、方位角以及径向速度量测其中，量测噪声和是零均值加性高斯白噪声，量测方差分别为和距离量测和径向速度量测误差之间的相关系数为ρ；基于去偏量测矩阵的线性序贯雷达目标跟踪方法从k-1时刻到k时刻的滤波步骤如下：步骤1：为减弱量测与目标位置状态之间的强非线性关系，按如下方式构建伪量测； 步骤2：按如下方式对应进行无偏量测转换和去偏量测转换； 步骤3：按照下式计算k时刻目标的状态预测； 其中，Fk-1为k-1时刻的转移矩阵，为k-1时刻的状态估计，Gk-1为噪声驱动矩阵，为过程噪声的均值，xpk,ypk,zpk分别为在x,y,z方向上的预测位置，分别为在x,y,z方向上的预测速度，分别为在x,y,z方向上的预测加速度；预测估计误差协方差表示为：Ppk＝Fk-1Pk-1FTk-1+Gk-1Qk-1GTk-14其中，·T为矩阵的转置运算，Pk-1为k-1时刻的状态估计误差协方差矩阵，Qk-1为过程噪声协方差矩阵；步骤4：基于位置量测信息的线性卡尔曼滤波； Kposk＝Ppk[Hposk]T[Sposk]-16 Pposk＝[I-KposkHposk]Ppk8其中，为无偏量测转换后的位置量测向量，为去相关无偏量测转换后位置量测向量的误差协方差矩阵，Hposk为目标运动状态向量与位置量测之间的线性量测矩阵，具体表达式如下： 其中中各元素的具体表达形式如下式12—17： 其中，rp,θp,由笛卡尔坐标系的预测值得到，为了推导简洁在表达式中省略掉时刻k，其中预测误差方差由雅可比变换矩阵和笛卡尔坐标系的预测估计误差协方差矩阵Ppk计算得到，其中的预测信息可通过如下方法得到：距离的预测值及其方差： 方位角的预测值及其方差： 俯仰角的预测值及其方差： 步骤5：基于去相关去偏伪量测的线性序贯卡尔曼滤波； 其中，为线性序贯滤波的去偏量测矩阵，其表达式如式30所示，εdduck和分别为经过去相关去偏处理后的伪量测及其误差协方差，具体表达式分别如式31，33所示；和Pk为当前时刻k线性序贯卡尔曼滤波的输出结果，和Pposk为当前k时刻位置滤波的滤波结果，其具体表达式分别如式28，29所示： 其中，式31中的为εdduck相对应的量测误差，其均值与统计特性的具体表达式如式32—35所示： 将式32，34，35代入33式中，进一步计算得到误差协方差；其中式35中Pposk各分量如式29所示，式34中和分别式36，37所示： 其中，式37中各元素的具体表达形式如下式38—40所示： 其中，上式38—40中的预测信息可通过式20—23获得；步骤7：由式26，27分别得到序贯滤波的滤波结果Pk，其作为下一时刻的滤波输入进入下一迭代循环中。

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