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龙图腾网获悉中国北方工业有限公司;西安电子工程研究所申请的专利一种基于“当前”统计模型的自适应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：CN115758092B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202211492499.3，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权一种基于“当前”统计模型的自适应雷达目标跟踪方法是由闫江泽慧;韩星;张浩强;陈春;宋伟强;王岩松设计研发完成，并于2022-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于“当前”统计模型的自适应雷达目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明属于雷达目标跟踪技术领域公开了一种基于“当前”统计模型的自适应雷达目标跟踪方法，包括以下步骤：步骤1：滤波器初始化；步骤2：基于CS模型的一步滤波预测；步骤3：目标机动判定；步骤4：模型参数和滤波器参数自适应调节；步骤5：滤波状态更新。本发明保证了对非机动目标状态的滤波精度，实现了对当前新息的更大化利用，加快了滤波器对机动状态的调节速度。

本发明授权一种基于“当前”统计模型的自适应雷达目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于“当前”统计模型的自适应雷达目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：滤波器初始化； 步骤2：基于CS模型的一步滤波预测； 步骤3：目标机动判定； 步骤4：模型参数和滤波器参数自适应调节； 步骤5：滤波状态更新； 步骤1中，在开始滤波前，即k＝1时刻，初始化以下参数： 1初始机动频率： α1＝α01 其中α0为初始机动频率，经验取值； 2初始最大最小加速度aMin0,aMax0，经验取值； 3初始状态转移矩阵F： 其中，T是采样间隔； 4初始输入控制矩阵G： 5初始滤波器加权因子u1： u1＝u0＝14 6初始机动检测阈值D：通过查询χ2分布表获得； 步骤2中，基于CS模型的一步滤波预测过程为： 设k-1时刻的跟踪滤波状态估计为协方差矩阵为Pk-1|k-1，k时刻的量测为Zk，则k时刻的滤波过程如下： 1进行k时刻的一步目标状态预测； 2计算当前加速度方差； 3计算过程噪声协方差； 4进行噪声协方差矩阵一步预测； 5计算新息协方差； 步骤2中，按照式5进行k时刻的一步目标状态预测： 其中，为机动加速度均值，等于k-1时刻的加速度滤波值； 步骤2中，计算k时刻的当前加速度方差公式为： 计算过程噪声协方差公式为： 其中，αk为k时刻机动频率，等号右边矩阵中各元素如下所示： 4按照式9进行噪声协方差矩阵一步预测： Pk|k-1＝uk-1FkPk-1|k-1+Qk9 其中，uk-1为k-1时刻的滤波器加权引子； 5计算新息协方差： Sk＝HkPk|k-1HTk+Rk10 其中，Rk是量测噪声协方差矩阵； 步骤3中，目标机动判定过程为： 计算目标机动程度dk并进行机动判定： dk＝vTkS-1kvk11 其中，vk为k时刻的新息： dk服从n维自由度的χ2分布，当目标机动时，dk值增大；若设置D为机动判定门限，则有： Pr{dk≥D}＝Pfalse13 其中，Pfalse为机动判定虚警率，通过查询χ2分布表得到符合系统性能要求的门限D取值，若dk＜D，判定目标无机动或弱机动；若dk≥D，判定目标机动； 步骤4中，目标机动情况下的模型参数和滤波器参数自适应调节过程如下： 1根据机动程度调整CS模型机动频率和加速度极值： αmaneuk＝dkα014 2由正交性原理，根据机动程度调整滤波器加权因子uk： Nk＝Vk-HkQkHTk+Rk18 Lk＝HkFkPk|k-1FTkH'k19 其中，ρ为遗忘因子，在0到1之间取值； 3使用自适应调整后的机动频率更新噪声协方差： 矩阵中各元素按照式8所示进行相应机动更新； 4使用自适应调整后的加速度极值更新机动加速度方差： 5更新状态预测协方差Pk|k-1 Pk|k-1＝ukFkPk-1|k-1+Qk22 步骤4中，目标无机动或弱机动情况下的模型参数和滤波器参数自适应调节过程如下： 若k-1时刻判定无机动，直接执行步骤5； 若k-1时刻判定机动，则使用初始参数计算适用于无机动状态的预测协方差矩阵Pk|k-1： Pk|k-1＝u0FkPk-1|k-1+Qk23 步骤5中，滤波状态更新内容包括： 计算新息协方差矩阵Sk： Sk＝HkPk|k-1HTk+Rk25 计算滤波增益Kk： Kk＝Pk|k-1HTkS-1k27 目标滤波状态更新： Xk|k＝Xk-1|k+Kkvk29 协方差矩阵更新： Pk|k＝Pk-1|k+KkS-1kKTk31 至此，滤波步骤结束，获得k时刻目标跟踪滤波状态Xk|k及相关滤波参数，继续进行k+1时刻的目标跟踪滤波。

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