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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于毫米波雷达的高鲁棒多目标轨迹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：CN121348305B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511904116.2，技术领域涉及：G01S13/72；该发明授权一种基于毫米波雷达的高鲁棒多目标轨迹跟踪方法是由李轩衡;王健羽;张玉龙设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于毫米波雷达的高鲁棒多目标轨迹跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明属于无线感知技术领域，公开了一种基于毫米波雷达的高鲁棒多目标轨迹跟踪方法，步骤如下：先进行毫米波雷达信号采集与预处理，得到去除静态背景的目标的距离‑角度图；再进行目标点检测；然后进行目标轨迹预测与匹配更新；最后通过将基于急转向检测的自适应卡尔曼修正机制与基于呼吸微动特征的静止人员识别与轨迹保持机制结合，实现复杂室内场景下人员轨迹的稳定跟踪。本发明的高鲁棒多目标轨迹跟踪方法，相比传统跟踪方式，能够在目标急转向或保持静止的场景下仍维持轨迹稳定，具有更高的鲁棒性。

本发明授权一种基于毫米波雷达的高鲁棒多目标轨迹跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于毫米波雷达的高鲁棒多目标轨迹跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：毫米波雷达信号采集与预处理，获得去除静态背景的目标的距离‑角度图； 步骤二：目标点检测； 对去除静态背景的目标的距离‑角度图采用恒虚警检测算法提取散射点，并使用基于密度的空间聚类算法对散射点进行聚类分组；对于每一簇散射点，计算其质心位置，将质心位置作为目标的检测点位置，提取每个目标的检测点； 步骤三：目标轨迹预测与匹配更新； 结合步骤二获得的每个目标的检测点，对历史帧中已建立的目标轨迹进行预测与匹配更新；每条目标轨迹均配置有独立的卡尔曼滤波器，用于对目标的运动状态持续估计，包括目标在平面坐标系下的位置向量和速度向量，并配置协方差矩阵及过程噪声矩阵，用于描述目标的运动状态的不确定性及预测误差的变化情况； 步骤四：基于急转向检测的自适应卡尔曼修正机制； 当目标发生急转向时，其运动方向在短时间内发生明显变化，提出基于急转向检测的自适应卡尔曼修正机制，先检测目标是否存在急转向，若是，则修正步骤三中的目标轨迹更新； 步骤四的具体实现过程如下： 步骤4.1、利用连续三帧的运动状态估计目标的运动方向：首先，使用前两帧更新后的目标的位置向量计算上一帧的速度向量；然后，使用上一帧的更新后的目标的位置向量与当前帧的检测点计算当前帧的速度向量；最后，计算两个速度向量之间的夹角，当夹角超过135°时，则判定目标在当前帧发生急转向； 步骤4.2、在检测到目标发生急转向后，对步骤三更新阶段进行如下修正：首先，忽略当前帧的卡尔曼滤波器给出的预测点，直接将当前帧的检测点作为更新的位置向量，防止目标轨迹继续沿错误方向延伸；其次，将卡尔曼滤波器中的速度向量更新为根据当前检测点计算得到的速度向量；最后，提高卡尔曼滤波器的过程噪声，使卡尔曼滤波器在更新阶段降低对预测状态的信任度； 步骤五：基于呼吸微动特征的静止人员识别与轨迹保持机制； 基于当目标静止时，其回波信号不产生动态变化，使其被视为静态背景而被滤除，导致无法检测到目标，提出基于呼吸微动特征的静止目标识别与轨迹保持机制； 步骤五的具体实现过程如下： 在检测到目标轨迹在当前帧未匹配到检测点后，在目标轨迹终止位置的邻域区域内提取雷达相位信号，并进行呼吸微动分析；由于人体在静止状态下仍产生周期性胸腔运动，周期性胸腔运动体现在雷达相位信号中；若检测到雷达相位信号具有稳定的周期性微动，则判定目标为静止人员，并保持其目标轨迹存在；同时，在后续帧中持续监测目标轨迹终止位置周围的检测点分布；一旦在目标轨迹终止位置附近重新检测到检测点，则自动将该检测点与该目标轨迹关联并执行步骤三更新阶段，实现静止后再次运动时的轨迹续接； 最终，根据所有目标的状态输出包括位置、轨迹及状态类别，实现多目标的实时检测与连续轨迹跟踪。

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