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公开(公告)号：CN106405510A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610801724.5
申请日：2016-09-05
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G01S7/2927 , G01S7/354 , G01S7/415 , G01S13/58 , G01S13/726
Abstract: 本发明提供一种基于伪滑窗的航迹删除方法，考虑了在窄波束边扫描变跟踪雷达跟踪系统中，不同目标被观测到的时间间隔不同的情况，跟踪的同时根据雷达波束扫描规律实时判定目标是否被雷达回波照射，雷达实时跟踪情况将滑窗区分为有效和伪滑窗，对航迹进行管理的时候剔除掉伪滑窗，以忽略雷达照射不到目标所在区域时其对航迹删除决策的影响，若航迹在连续L个有效的滑窗内没关联到量测，则认为该航迹为虚假航迹并删除。由于航迹删除过程中，将划窗划分为有效和伪滑窗，只关注有效滑窗，这种方法称为伪滑窗L准则。本发明在跟踪的同时，根据雷达波束的实时监控区域，对滑窗动态调整，并据此对航迹做出合理的判决。
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公开(公告)号：CN104035076B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201410307456.2
申请日：2014-06-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明提供一种多帧检测前跟踪的迭代滤波方法，可以根据检测前跟踪处理得到的短航迹更精确的估计出之后目标状态，对目标状态进行滤波处理，提高对目标状态估计的精度，实现了实时对目标的长时间跟踪，得到目标的完整航迹。本发明通过迭代地对目标状态进行估计，没有引入过多的存储量和计算量。本发明提高了对目标状态估计的精度，实现了实时对目标的长时间跟踪，通过航迹预测有效解决低信噪比微弱目标检测前跟踪可能出现的漏检问题，保证了航迹的连续性。
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公开(公告)号：CN106199581A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610516979.7
申请日：2016-06-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/66
CPC classification number: G01S13/66
Abstract: 本发明公开了一种基于随机集理论的多机动目标跟踪方法，它的特点是首先，对多目标状态空间进行増广，在原始动力学信息的基础上，增加模型维，从而实现对目标模型信息的表征；然后，基于跳跃马尔科夫系统，对状态转移函数和似然函数进行増广使其含有模型信息；最后，实现増广后的多模型广义标号多目标伯努利滤波器的预测和更新过程，并提取目标状态和估计目标运动模型，从而解决对机动多目标的跟踪问题。该方法具有鲁棒性强、适应性广、估计精度高的特点，可有效的解决在实际应用中常出现的多目标机动性强且不一致的问题，实现了在复杂场景下的机动多目标跟踪以及估计目标运动模型。
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公开(公告)号：CN104880696A
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201510235770.9
申请日：2015-05-11
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/2927 , G01S7/354 , G01S7/41 , G01S13/003
Abstract: 本发明公开了一种基于通道优选的多通道目标检测方法，属于目标检测领域，它特别涉及了多发多收雷达系统下多通道目标检测技术领域。该方法首先基于广义似然比(或Rao、Wald)准则，设计多通道检测器结构；然后根据各通道检测统计量大小进行排序(从小到大)；其次采用序贯检测思想，通过循环判断后n个通道的联合检测统计量是否超过门限，直到检测到目标为止。对现有分布式雷达系统达到无需改变检测器结构，实现代价小、复杂度低，并且可显著提升隐身目标探测性能的效果。
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公开(公告)号：CN104793194A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510189184.5
申请日：2015-04-21
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/41
Abstract: 本发明提供一种基于改进的自适应多脉冲压缩的距离-多普勒估计方法。本发明对每个脉冲对应的回波信号应用约束增益自适应脉冲压缩GCAPC算法进行距离像估计；再将得到的距离像估计对应每个距离单元的结果应用GCAPC算法进行多普勒估计，将多普勒估计表示成距离-多普勒平面。与现有的自适应多脉冲压缩AMPC算法相比，本发明提出更小的计算量，得到与AMPC相近的距离-多普勒估计效果。本发明降低了自适应多脉冲压缩算法在距离-多普勒估计时所需的计算量，同时更好地抑制距离-多普勒旁瓣。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104237853A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410475005.X
申请日：2014-09-16
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/02
CPC classification number: G01S7/41
Abstract: 本发明提供一种针对多帧检测前跟踪点迹序列的粒子滤波方法。本法米国内发明利用多帧检测前跟踪处理得到的短航迹对目标状态进行滤波处理，可以提高了对目标状态估计的精度；对多帧检测前跟踪处理得到的短航迹做进一步处理，实现了对目标的长时间跟踪，解决了多帧检测前跟踪方法不能提供目标完整航迹信息的问题；可以迭代的对目标状态进行实时估计，并且没有引入过多的存储量和计算量；通过粒子状态预测，可以有效解决低信噪比微弱目标检测前跟踪可能出现的漏检问题，保证了航迹的连续性。
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公开(公告)号：CN110031797A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910313100.2
申请日：2019-04-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种用于被动传感系统对具有非连续特性目标的检测跟踪方法，应用于被动传感系统目标检测跟踪技术领域，针对现有技术不适用于非连续目标的跟踪，且没有考虑对信号的非连续特性进行估计的问题；本发明首先，根据传感器最新接收到的断续量测，对其进行非连续周期划分并结合信号周期滑窗自适应地估计目标的非连续特性；然后同步确定目标状态的更新时刻，并在贝叶斯框架下推导变周期滤波公式得到关于目标状态的后验概率密度函数；最后利用最小均方误差准则对目标状态进行估计，本发明的方法可以实现对非连续目标状态及其非连续特性的联合估计。
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公开(公告)号：CN106199581B
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201610516979.7
申请日：2016-06-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/66
Abstract: 本发明公开了一种基于随机集理论的多机动目标跟踪方法，它的特点是首先，对多目标状态空间进行増广，在原始动力学信息的基础上，增加模型维，从而实现对目标模型信息的表征；然后，基于跳跃马尔科夫系统，对状态转移函数和似然函数进行増广使其含有模型信息；最后，实现増广后的多模型广义标号多目标伯努利滤波器的预测和更新过程，并提取目标状态和估计目标运动模型，从而解决对机动多目标的跟踪问题。该方法具有鲁棒性强、适应性广、估计精度高的特点，可有效的解决在实际应用中常出现的多目标机动性强且不一致的问题，实现了在复杂场景下的机动多目标跟踪以及估计目标运动模型。
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公开(公告)号：CN106154259B
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201610506977.X
申请日：2016-06-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明公开了一种随机集理论下的多传感器自适应管控方法，实现基于广义标号多目标伯努利滤波器的多传感器自适应管控。它的特点是，在滤波阶段，各传感器分别本地滤波并进行分布式融合，从而得到最优的全局性能；在管控阶段，首先，对融合后的多目标分布进行采样；然后，进行伪预测，得到伪预测分布，并通过若干步的滤波迭代以得到伪更新分布，再对伪更新分布进行分布式融合，得到融合后的伪更新分布；最后，通过计算伪预测分布和融合后的伪更新分布之间的柯西施瓦兹散度，从而选取出最优的传感器控制决策。该方法有效地解决了在实际多传感器网络应用中，对多传感器的最优管控问题，从而实现了多传感器自适应管控。
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公开(公告)号：CN108934028A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201810728259.6
申请日：2018-07-05
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多伯努利滤波器分布式融合方法，其包括对传感器网络各传感器节点采用多伯努利滤波器实现本地滤波，并通过通信链路接收其邻近节点的多伯努利后验分布，然后基于广义协方差交集信息熵实现传感器间目标航迹的联合分组，最后在每一目标航迹分组下计算多伯努利滤波器分布式融合的各个参数，并得到融合后验多伯努利分布参数。本发明在大批量目标条件下能够高效地实现多伯努利滤波器分布式融合，并且具有近似误差小，实现复杂度低等优点。
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