本发明涉及一种基于加速度噪声参数的多雷达数据处理方法,提出了基于加速度噪声的迭代扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)和前置多雷达系统的实现方式。本发明将加速度变化率的方差定义为加速度噪声参数,用来表征物体受外界噪声影响的程度。在进行EKF滤波时,通过加速度噪声参数实时计算过程噪声协方差矩阵,并迭代估计目标的位置。硬件系统包括前置的两个毫米波雷达、一个四线激光雷达以及一台运行机器人操作系统Robot Operating System(ROS)的工控机。两侧的毫米波雷达安装有一定的偏航角,使测量区域存在交叉。上位机分别运行雷达的数据节点以及滤波节点。数据节点解析传感器的原始数据,滤波节点实现基于加速度噪声的迭代EKF方法,以此提高测量准确性,实现目标的跟踪。