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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于评价函数的航海雷达多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：CN116188812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310209064.1，技术领域涉及：G06V10/62；该发明授权一种基于评价函数的航海雷达多目标跟踪方法是由刘浏;徐文雨设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于评价函数的航海雷达多目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于评价函数的航海雷达多目标跟踪方法，包括：在对雷达回波数据进行建图获得雷达图像后，使用密度聚类算法进行目标识别，在点云图片上划分出目标和背景；针对识别出的目标，提出目标形态特征信息的评价函数，对目标进一步分类和过滤；进一步对分类后的目标使用卡尔曼滤波算法进行目标跟踪，并使用JPDA算法进行数据关联，输出多目标跟踪结果；本发明针对航海雷达图像目标识别结果含有较多噪声目标和JPDA算法在过多目标跟踪场景下计算复杂度高、运行效率低的问题，通过滤除噪声目标，减少传入JPDA算法可行事件的数量，提高了JPDA算法在多目标跟踪场景下的运算效率，增强了算法的适用性。

本发明授权一种基于评价函数的航海雷达多目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于评价函数的航海雷达多目标跟踪方法，其特征在于，针对雷达回波数据，执行以下步骤S1-步骤S4，完成多目标跟踪： 步骤S1：根据雷达通信协议对雷达回波数据进行解析，通过坐标转换，将极坐标系转换为笛卡尔坐标系，获得笛卡尔坐标系下的雷达图像； 步骤S2：针对笛卡尔坐标系下的雷达图像，采用密度聚类算法进行多目标识别，在雷达图像上分割所识别的各目标和背景，密度聚类算法基于密度空间，对雷达回波数据建图而来的点云图像进行密度聚类； 基于密度聚类算法对雷达图像上的每个点进行核心点判定，针对任意一点p，若点p为核心点，则判定与核心点p直接密度可达和密度可达的点所组成的聚类为雷达图像中的目标；若点p不是核心点，则将点p标记为噪声点； 步骤S3：针对密度聚类算法所识别的各目标，使用基于目标形态特征信息的评价函数对各目标进行评价分数运算，获得各目标的评价分数，将评价分数小于预设评价分数阈值的目标作为噪声目标滤除； 步骤S3中的目标形态特征信息的评价函数如下式： ； 式中，为目标i的评价分数，为面积评价函数，为质量密度评价函数，为距离评价函数，、、分别为面积评价函数、质量密度评价函数、距离评价函数的加权系数，k为平滑系数； 其中，面积评价函数具体如下式： ； 式中，为当前目标i的面积，为当前雷达量程下的标准目标面积，T为面积差阈值； 质量密度评价函数具体如下式： ； 式中，为目标的质心坐标，为目标的形心坐标； 距离评价函数具体如下式： ； 式中，为目标在笛卡尔坐标系下的坐标； 步骤S4：针对步骤S3所获得的各目标，使用联合概率关联算法进行数据关联，获得各目标的航迹，完成雷达图像上的多目标跟踪，具体操作如下： 对每一个运动目标进行卡尔曼滤波跟踪； 使用最近邻联合概率密度关联算法进行运动目标关联。

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