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龙图腾网获悉中国船舶集团有限公司第七二四研究所申请的专利一种基于改进最小二乘法的二次雷达航迹滤波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：CN117216486B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202311070108.3，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权一种基于改进最小二乘法的二次雷达航迹滤波方法是由张卓伟;朱润;殷友廷;沈凡设计研发完成，并于2023-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进最小二乘法的二次雷达航迹滤波方法在说明书摘要公布了：本发明涉及二次雷达监视技术领域，公开了一种基于改进最小二乘法的二次雷达航迹滤波方法，首先通过二次雷达对目标的方位、距离进行测量；将目标的坐标由极坐标转换为平面直角坐标；通过提出的经改进的最小二乘滤波算法对目标航迹进行滤波；将目标的坐标由平面直角坐标转换为极坐标；输出目标的航迹。本发明能够有效地改善二次雷达的航迹滤波效果。

本发明授权一种基于改进最小二乘法的二次雷达航迹滤波方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进最小二乘法的二次雷达航迹滤波方法，其特征在于： 步骤1：通过二次雷达对目标的方位、距离进行测量； 步骤2：将目标的坐标由极坐标转换为平面直角坐标； 步骤3：通过提出的经改进的最小二乘滤波算法对目标航迹进行滤波，所述提出的改进最小二乘滤波算法包括2个运动模型，模型1为匀速直线运动模型，模型2为匀加速直线运动模型；匀速直线运动模型、匀加速直线运动模型的观测方程和测量方程为： 其中Bik是第i个模型在k时刻的状态向量；Wik是第i个模型在k时刻的过程噪声；Cik是k时刻的观测向量，Cik＝[x1k,y1k]T；Vik是第i个模型在k时刻的观测噪声；g、f是非线性函数；所述提出的改进最小二乘滤波算法包括： 步骤3-1：分别通过k时刻x轴的观测值xk及x轴之前的A个历史观测值、k时刻y轴的观测值yk及y轴之前的A个历史观测值进行曲线拟合，得到拟合值Sx2k、Sx1k、Sy2k、Sy1k，其中Sx2k为k时刻x轴观测值的二次曲线拟合值，Sx1k为k时刻x轴观测值的一次曲线拟合值，Sy2k为k时刻y轴观测值的二次曲线拟合值，Sy1k为k时刻y轴观测值的一次曲线拟合值； 步骤3-2：计算出k时刻通过曲线拟合得到的x轴观测值的滤波值k时刻通过曲线拟合得到的y轴观测值的滤波值公式包括： 其中α为观测值占比率，β为一次曲线拟合值占比率； 步骤3-3：初始化滤波模型的参数，包括：二次雷达的扫描周期TSSR；二次雷达测距标准差二次雷达测向标准差过程噪声的协方差观测噪声的协方差初始化状态向量的后验估计误差协方差后验估计Pi1|1i＝1,2；模型概率v；模型i到模型j的转移概率pij； 步骤3-4：通过目标的状态估计与前一步中每个模型的模型概率vik-1得到混合状态估计和协方差估计Pjk-1|k-1，以混合状态估计作为模型的初始状态，得到以下参数： 其中为模型j预测概率，为归一化常数；vijk-1|k-1为模型i到模型j的混合概率；步骤3-5：多模型滤波，包括： 步骤3-5-1：通过变换得到2D+1个Sigma点和相对应的权重λ，D是状态向量维数： 样本点对应的权重为： 其中是第d个采样点的均值的权重，是第d个采样点的协方差的权重； 步骤3-5-2：对Sigma点集、状态向量和协方差矩阵进行一步预测： 步骤3-5-3：再次预测Sigma点集： 步骤3-5-4：计算出预测的观测量： 步骤3-5-5：计算出观测预测、信息协方差矩阵、交叉协方差矩阵： 步骤3-5-6：计算增益： 步骤3-5-7：更新状态和误差协方差估计： 步骤3-6：计算出模型j的似然函数： 其中： 步骤3-7：更新模型概率vk： 其中： 步骤3-8：计算出总的状态估计和总的协方差估计： 其中 为k时刻通过多模型滤波得到的x轴滤波值，为k时刻通过多模型滤波得到的y轴滤波值； 步骤3-9：通过得到最终的x轴滤波值x2k、y轴滤波值y2k，公式为： 其中η为多模型滤波值占比率； 步骤4：将目标的坐标由平面直角坐标转换为极坐标； 步骤5：输出目标的航迹。

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