(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211232894.8 (22)申请日 2022.10.10 (71)申请人 电子科技大 学 地址 611731 四川省成 都市高新区 （西区） 西源大道 2006号 (72)发明人 程婷　王宇萌　恒思宇　王元卿　 李中柱　 (51)Int.Cl. G01S 13/66(2006.01) G06F 17/10(2006.01) G06F 17/11(2006.01) G06F 17/16(2006.01) (54)发明名称 一种基于去偏量测矩阵的线性序贯雷达目 标跟踪方法 (57)摘要 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。 权利要求书5页 说明书11页 附图4页 CN 115494493 A 2022.12.20 CN 115494493 A 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P(k ‑1)。 k时刻相控 阵雷达获得的量测信息包括距离量测rm(k)、 俯仰角 θm(k)、 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， F(k ‑1)为k‑1时刻的转移矩阵， 为k‑1时刻的状态估计， G(k ‑1)为噪声驱 动矩阵， 为过程噪声的均值， xp(k),yp(k),zp(k)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： Pp(k)＝F(k ‑1)P(k‑1)FT(k‑1)+G(k‑1)Q(k‑1)GT(k‑1)        (4) 其中， (·)T为矩阵的转置运算， P(k ‑1)为k‑1时刻的状态估计误差协方差矩阵， Q(k ‑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。 Kpos(k)＝Pp(k)[Hpos(k)]T[Spos(k)]‑1        (6) Ppos(k)＝[I‑Kpos(k)Hpos(k)]Pp(k)           (8) 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， Hpos(k)为目标运动状态向量与位置量测之间的线性量测权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 115494493 A 2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Pp(k)计算得到， 其中的预测信息可通过如下 方法得到：权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 115494493 A 3