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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于雷达位置和目标状态联合估计的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：CN119358267B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411484191.3，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于雷达位置和目标状态联合估计的目标跟踪方法是由左磊;王瑞康;李响;高永婵;禄晓飞;张墨;国晓博设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于雷达位置和目标状态联合估计的目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于雷达位置和目标状态联合估计的目标跟踪方法，包括：建立组网雷达目标跟踪系统中雷达与目标的状态模型和量测模型，根据状态模型对雷达和目标的联合状态进行预测得到预测联合状态，根据量测模型、预测联合状态对雷达和目标的联合状态进行更新得到更新后的联合状态，提取更新后的联合状态中每个目标对应的雷达状态进行融合得到融合后的雷达状态。本发明能够减小融合后的雷达相对站址误差，提高雷达位置的精度，从而增强组网雷达系统对目标的跟踪性能。

本发明授权一种基于雷达位置和目标状态联合估计的目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于雷达位置和目标状态联合估计的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 建立模型步骤：根据包括N部组网雷达和M个目标的跟踪系统建立所述系统中目标m与N部雷达的状态模型和目标m与N部雷达的量测模型； 联合状态预测步骤：根据扩展卡尔曼下的并行滤波框架和状态模型对雷达和目标的联合状态进行预测，得到预测联合状态和预测联合状态的误差协方差矩阵； 联合状态更新步骤：根据量测模型、预测联合状态和预测联合状态的误差协方差矩阵对所述雷达和目标的联合状态进行更新，得到更新后的联合状态和更新后的联合状态的误差协方差矩阵； 状态融合步骤：根据更新后的联合状态模型和更新后的联合状态的误差协方差矩阵提取雷达状态估计值和雷达状态估计误差协方差矩阵； 重复上述步骤得到M组雷达状态估计值和雷达状态估计误差协方差矩阵，通过凸组合融合算法对所述M组雷达状态估计值和雷达状态估计误差协方差矩阵分别进行融合得到融合后的雷达状态估计值和雷达状态估计误差协方差矩阵； 建立所述系统中目标m与N部雷达的状态模型，还包括： 根据k时刻目标m与N部雷达的联合状态向量得到状态模型，所述状态模型表示为： 其中，为k时刻目标m和N部雷达构成的联合状态向量,为k-1时刻目标m和N部雷达构成的联合状态向量，为联合状态的状态转移矩阵，为过程噪声； 根据k时刻目标m与N部雷达的联合状态向量得到状态模型，还包括： 根据k时刻目标m的位置和速度得到目标m的状态向量； 根据k时刻雷达n的位置和速度得到雷达n的状态向量，根据所述雷达n的状态向量得到N部雷达的联合状态向量； 根据所述目标m的状态向量和所述N部雷达的联合状态向量得到k时刻目标m与N部雷达的联合状态向量。

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