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龙图腾网获悉昆明理工大学;上海船舶电子设备研究所(中国船舶集团有限公司第七二六研究所)申请的专利一种用于双基站雷达的坐标系变换融合滤波跟踪方法及系统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：CN120178227B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510368574.2，技术领域涉及：G01S13/72；该发明授权一种用于双基站雷达的坐标系变换融合滤波跟踪方法及系统是由仇浩然;张文;赵宣植;刘康;刘增力;陈政;曾赛;张玺设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于双基站雷达的坐标系变换融合滤波跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种用于双基站雷达的坐标系变换融合滤波跟踪方法及系统，涉及雷达目标跟踪技术领域。所述方法包括：首先建立状态与观测方程，并基于笛卡尔坐标下的先验信息确定目标初始状态。随后，通过一步预测得到目标运动状态，并利用U变换生成sigma点，计算构造状态空间预测的均值和协方差。接着，利用卡尔曼滤波器融合量测数据与预测数据，得到最优状态估计和协方差矩阵。最后，基于U变换将更新后的状态估计转换回笛卡尔坐标系，并循环此过程直至跟踪结束。本发明能够避免更新过程中的非线性滤波问题，提高了跟踪的鲁棒性和精度。

本发明授权一种用于双基站雷达的坐标系变换融合滤波跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于双基站雷达的坐标系变换融合滤波跟踪方法，其特征在于，包括： 基于目标的运动学特征，建立双基站雷达跟踪系统针对运动目标的状态方程和观测方程，并基于笛卡尔坐标下目标的先验信息确定目标的初始运动状态和初始协方差； 根据时刻目标在笛卡尔状态空间下的运动状态和协方差进行一步预测，得到时刻目标的运动状态；所述时刻目标的运动状态包括目标预测状态和预测协方差矩阵； 基于U变换，针对目标预测状态和预测协方差矩阵生成一组sigma点，以及针对目标在笛卡尔坐标系内的维运动状态生成个sigma点，并加权计算出构造状态空间预测的均值和协方差； 利用卡尔曼滤波器将量测数据与预测数据进行融合，得到融合后第时刻的最优状态估计和协方差矩阵；所述量测数据由雷达测量得到；所述预测数据为构造状态空间预测的均值和协方差； 基于U变换，根据时刻更新后的最优状态估计和更新后的协方差矩阵生成个sigma点，将构造状态空间中的每个sigma点运用转换公式向笛卡尔坐标系进行转换，并加权计算得出笛卡尔坐标系中的最优状态估计均值与协方差矩阵； 循环步骤直至跟踪结束； 所述基于目标的运动学特征，建立双基站雷达跟踪系统针对运动目标的状态方程和观测方程，并基于笛卡尔坐标下目标的先验信息确定目标的初始运动状态和初始协方差，具体包括： 基于目标的运动学特征，建立双基站雷达跟踪系统针对运动目标的状态方程和观测方程，公式分别为： 其中，是直接由接收雷达观测量构造的状态向量，用该向量来表示目标在第时刻的运动状态，即用此向量来代入目标的状态方程中的第时刻的状态即，、、、分别为时刻目标相对接收雷达的方向距离、方向速度、方向距离和方向速度，、、和分别是状态转移矩阵、噪声系数矩阵、过程噪声和观测函数，其中，和分别为方向和方向上的过程噪声，为第时刻接收雷达受噪声干扰的观测向量，用该向量来表示在第时刻观测的目标状态，即用此向量来代入目标的观测方程中的第时刻的状态即，其中为第时刻发射雷达和接收雷达与运动目标构成的距离之和，为第时刻接收雷达与运动目标构成的角度，为第时刻接收雷达的观测噪声，为第时刻的量测距离噪声，第时刻的量测角度噪声，均为零均值的高斯白噪声，和不相关，噪声协方差矩阵为；观测函数具体公式为： 其中，为第时刻未加噪声的真实观测状态，为接收雷达与发射雷达之间的距离； 对于运动目标，基于笛卡尔坐标下目标的先验信息得出目标的初始运动状态和初始协方差。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人昆明理工大学;上海船舶电子设备研究所(中国船舶集团有限公司第七二六研究所)，其通讯地址为：650500 云南省昆明市呈贡区景明南路727号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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