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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海);威海天航信息技术有限公司;威海蓝湾海洋工程装备研究院有限公司申请的专利一种无人艇载雷达对海面机动目标跟踪的波形设计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：CN119414378B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411541969.X，技术领域涉及：G01S13/66；该发明授权一种无人艇载雷达对海面机动目标跟踪的波形设计方法及系统是由冯翔;梁明智;孙平;周志权;赵占锋;王振兴;王晨旭;宋伟强设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人艇载雷达对海面机动目标跟踪的波形设计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无人艇载雷达对海面机动目标跟踪的波形设计方法及系统，涉及雷达通信技术领域，以解决海面杂波环境下机动目标跟踪不准确的技术问题。本发明的技术要点包括：利用边缘化粒子滤波算法预测目标状态，并获得预测测量值；根据观测数据生成假设树；利用边缘化粒子滤波算法在各个假设分支上进行目标状态估计；利用多假设跟踪算法计算关联概率并更新假设权重，进行假设剪枝和融合，获得最终的目标状态估计；使用多个波形选择准则作为模型，利用交互多准则选择方法确定具有最高有效概率的最佳准则及最优发射波形参数。本发明可有效应对海杂波引起的虚警，能够提高无人艇载雷达处理复杂跟踪场景的性能，获得更加准确和稳健的目标跟踪结果。

本发明授权一种无人艇载雷达对海面机动目标跟踪的波形设计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种无人艇载雷达对海面机动目标跟踪的波形设计方法，其特征在于，包括： 利用边缘化粒子滤波算法预测目标状态，并基于目标状态获得预测测量值；所述目标状态包括非线性状态和线性状态；根据观测数据生成假设树； 利用边缘化粒子滤波算法在假设树的各个假设分支上进行目标状态估计；包括： 假设重要性分布仅取决于目标状态和来自前一时刻的测量值，则归一化重要性权重通过以下公式计算： 式中，为k时刻第i个粒子的重要性权值，为的归一化结果；为k时刻第i个粒子的预测测量值的残差，且有表示k时刻的第m个假设测量值；Rk为k时刻的测量误差协方差矩阵；N为边缘化粒子滤波算法中的粒子总数； 利用归一化重要性权重通过下式利用粒子滤波重采样获得假设的非线性状态估计向量： 式中，为k时刻第m个假设第i个粒子的非线性状态估计向量；为k时刻第j个粒子的非线性预测状态向量； 通过下式利用卡尔曼滤波获得假设的线性状态估计向量： 式中，为k时刻第m个假设的线性状态估计向量，为k时刻目标的线性状态预测向量，为k时刻目标线性状态预测误差协方差矩阵，为k时刻第m个假设线性状态估计误差协方差，Hk为雅可比矩阵，sk,m为残差且有h·表示非线性函数，为k时刻的预测状态向量且有为目标非线性状态预测向量，为k时刻目标的线性状态预测向量；Kk为卡尔曼增益； 通过下式将所述线性估计状态向量和非线性估计状态向量结合，获得总假设状态估计向量： 式中，为k时刻第m个假设的总状态估计向量，为k时刻第m个假设的非线性估计状态向量，且有 利用多假设跟踪算法计算关联概率并更新假设权重，进行假设剪枝和融合，获得最终的目标状态估计；包括： 通过下式计算每个假设和目标状态预测值之间的关联概率： 式中，Rk为k时刻的测量误差协方差矩阵； 根据关联概率和先验概率，通过贝叶斯公式来更新每个假设的权重： 式中，qk,m为k时刻第m个假设的权重，βm为第m个假设和目标状态预测值之间的关联概率，qk-1为k时刻的先验概率，也是k-1时刻的后验概率； 根据权重进行假设剪枝，直接排序并保留权重最高的I个假设； 通过下式将保留的I个假设权重进行归一化： 通过下式进行假设融合，获得最终的目标状态估计向量和估计误差协方差： 式中，为k时刻的目标状态估计向量，为k时刻的状态估计误差协方差，qk,i为k时刻第i个假设的权重，为qk,i的归一化结果，I为假设剪枝后保留下来的假设数量； 使用多个波形选择准则作为模型，利用交互多准则选择方法确定具有最高有效概率的最佳准则及最优发射波形参数。

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哈尔滨工业大学(威海);威海天航信息技术有限公司;威海蓝湾海洋工程装备研究院有限公司，其通讯地址为：264209 山东省威海市文化西路2号哈工大(威海)研究院；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”。