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龙图腾网获悉华诺星空技术股份有限公司申请的专利多传感器目标轨迹融合建模方法、融合方法、设备及存储介质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：CN120524315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511021939.0，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权多传感器目标轨迹融合建模方法、融合方法、设备及存储介质是由贾涛;何鑫;王兴;吕连辉;韩乃军设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本多传感器目标轨迹融合建模方法、融合方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多传感器目标轨迹融合建模方法、融合方法、设备及存储介质，所述建模方法包括获取多个轨迹对以及与每个轨迹对对应的目标真实轨迹；对每个轨迹对的雷达目标轨迹、光电目标轨迹进行角度展开；构建轨迹融合模型，轨迹融合模型包括第一自注意力机制编码器、第二自注意力机制编码器、自适应加权融合模块和自注意力机制解码器；以轨迹对作为输入，以目标真实轨迹作为标签，对轨迹融合模型进行训练和验证，得到目标融合模型；在训练过程中，根据轨迹融合模型输出的预测融合轨迹和目标真实轨迹计算多阶差分加权损失，根据多阶差分加权损失调整轨迹融合模型的参数。本发明在多目标复杂场景下可显著提升轨迹跟踪的正确率与精确度。

本发明授权多传感器目标轨迹融合建模方法、融合方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多传感器目标轨迹融合建模方法，其特征在于，所述建模方法包括： 获取多个轨迹对以及与每个轨迹对对应的目标真实轨迹；其中，每个所述轨迹对包括关联成功的一条雷达目标轨迹和一条光电目标轨迹； 对每个所述轨迹对的雷达目标轨迹、光电目标轨迹分别进行角度展开； 构建轨迹融合模型；其中，所述轨迹融合模型包括第一自注意力机制编码器、第二自注意力机制编码器、自适应加权融合模块和自注意力机制解码器；所述第一自注意力机制编码器，用于对角度展开后的雷达目标轨迹进行特征提取，得到雷达目标高维轨迹特征；所述第二自注意力机制编码器，用于对角度展开后的光电目标轨迹进行特征提取，得到光电目标高维轨迹特征；所述自适应加权融合模块，用于对所述雷达目标高维轨迹特征和所述光电目标高维轨迹特征进行自适应加权融合，得到加权融合特征；所述自注意力机制解码器，用于对所述加权融合特征进行解码，得到预测融合轨迹； 以所述轨迹对作为输入，以对应的目标真实轨迹作为标签，对所述轨迹融合模型进行训练和验证，得到目标融合模型；在训练过程中，根据轨迹融合模型输出的预测融合轨迹和目标真实轨迹计算多阶差分加权损失，根据多阶差分加权损失调整所述轨迹融合模型的参数； 其中，所述雷达目标轨迹的具体获取过程为： 获取雷达目标点数据，所述雷达目标点数据包括雷达目标点的方位角、俯仰角、距离和速度； 对所述雷达目标点数据进行预处理和滤波，并将球面坐标系下的雷达目标点数据转换到笛卡尔坐标系； 根据笛卡尔坐标系下的雷达目标点数据生成当前状态向量；其中，所述当前状态向量包括雷达目标点位置和速度； 设计卡尔曼滤波器；其中，所述卡尔曼滤波器的状态转移模型采用匀速运动模型，观测模型用于观测雷达目标点位置； 以当前状态向量作为卡尔曼滤波器的输入，利用卡尔曼滤波器进行状态估计，得到雷达目标点估计位置； 将所述雷达目标点估计位置转换到球面坐标系下，得到下一时刻雷达目标点的方位角、俯仰角和距离，进而得到雷达目标轨迹。

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