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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利分时匀加加速雷达目标的数字卡尔曼增益快速计算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：CN119939096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202411854505.4，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权分时匀加加速雷达目标的数字卡尔曼增益快速计算方法是由王继禾;张国辉;王党辉;贾兆辉;王轶汝;张志莹;乔袁飞龙;魏金帅设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本分时匀加加速雷达目标的数字卡尔曼增益快速计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种分时匀加加速雷达目标的数字卡尔曼增益快速计算方法，通过提取卡尔曼滤波中预测方程与更新方程的特征，将第k时刻的卡尔曼增益计算公式与第k‑1时刻的状态一步预测协方差方程进一步耦合，通过提前计算矩阵HPk,k‑1HT+Rk达到优化效果。该方法利用矩阵HPk,k‑1HT+Rk的数学特性，深入挖掘其逆矩阵元素的分布规律，从而实现逆矩阵的快速计算。这一改进大幅提升了卡尔曼增益的计算速度。相比传统的卡尔曼滤波算法，本发明在并行计算方面展现了更大的潜力，有效降低了计算复杂度，显著加快了卡尔曼滤波过程的执行速度。本发明为空间目标的实时跟踪和预测提供了更加高效的解决方案，尤其在计算资源受限或需要高频更新的场景下具有显著优势。

本发明授权分时匀加加速雷达目标的数字卡尔曼增益快速计算方法在权利要求书中公布了：1.一种分时匀加加速雷达目标的数字卡尔曼增益快速计算方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：在基于雷达进行目标追踪，利用卡尔曼滤波对空间中作分时匀加加速运动的目标进行轨迹预测时，先确定系统状态，建立目标空间三自由度上运动状态外推方程、状态转移矩阵、量测矩阵及确定量测噪声矩阵和过程噪声矩阵； 对于空间三自由度，确定系统状态向量如下： 其中，表示第k时刻的系统状态估计向量，以地球球心为原点建立直角坐标系，其中x,y,z表示观测目标的三自由度上的位置，vx,vy,vz表示观测目标的三自由度上的速度，ax,ay,az表示观测目标的三自由度上的加速度，jx,jy,jz表示观测目标的三自由度上的加加速度； 分时匀加加速目标运动状态外推方程如式2，将系统状态向量从当前时刻k的估计向量外推到未来时刻k+1的预测向量其中Δt表示时间步长，分别表示第k时刻的位置x,y,z的估计值，分别表示第k时刻的速度vx,vy,vz的估计值，分别表示第k时刻的加速度ax,ay,az的估计值,分别表示第k时刻的加加速度jx,jy,jz的估计值,分别表示第k+1时刻的x,y,z、vx,vy,vz、ax,ay,az、jx,jy,jz的预测值： 状态转移矩阵如下，其中Δt表示时间步长： 假设能够观测到的状态有三个自由度上的位置和速度，则量测矩阵如下： 在卡尔曼滤波中，假设过程噪声协方差矩阵Q和量测噪声协方差矩阵R为常量，使用卡尔曼滤波过程中的噪声均为零均值高斯白噪声，且三个自由度上的噪声相互独立，则量测噪声协方差矩阵如下，其中rab表示a和b的量测噪声协方差，比如是x自由度上位置x和速度vx量测噪声的协方差： 过程噪声协方差矩阵如下，其中σab表示a和b的过程噪声协方差，比如是x自由度上位置x和速度vx过程噪声的协方差： 步骤2：需要进行求逆的量测预测均方误差阵HPk,k-1HT+R的形式如下： 其中a,b,c,d,e,f,x,y,z的形式如下，每一个的值都可由第k-1时刻的状态估计均方误差阵Θ、过程噪声协方差矩阵Q和量测协方差矩阵中的元素计算而来； 其中Θ的形式如下，其中pab表示a和b的状态估计协方差，比如是x自由度上位置x和速度vx状态估计的协方差，Pk-1,k-1是第k-1步的状态估计协方差矩阵： a,b,c,d,e,f,x,y,z的表达式如下，其中Θx,y表示矩阵Θ位置x,y的元素,Δt表示时间步长： ·a： ·b： ·c： ·d： ·e： ·f： ·x： ·y： ·z： 步骤3：计算量测预测均方误差阵HPk,k-1HT+R的逆矩阵； 采用高斯消元方法得到逆矩阵形式如下： 步骤4：Pk,k-1HT经过推导后，形式如下： 其中Φx,y为3*3对角阵； 步骤5：将步骤3得到的矩阵HPk,k-1HT+R-1和步骤4得到的矩阵Pk,k-1HT进行矩阵相乘，得到卡尔曼增益Kk； 然后利用求得的卡尔曼增益，使用状态更新方程估计当前状态使用不确定性更新方程更新当前估计不确定性Pk,k； 步骤6：重复步骤2-步骤5，以连续估计系统的状态。

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