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公开(公告)号：CN109031279A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810655809.6
申请日：2018-06-23
Applicant: 中国人民解放军海军航空大学青岛校区
IPC: G01S13/66
CPC classification number: G01S13/66
Abstract: 本发明公开了一种具有形状信息的多个群目标跟踪方法，包括以下步骤：建立模型步骤，对群目标建立运动模型和雷达的量测模型；分群处理步骤，将雷达初始时刻所获得的量测划分到不同的群目标并给各群目标确定起始航迹；航迹关联步骤，将当前时刻的各量测分别与前一时刻的群目标航迹进行关联；分别对各群目标进行滤波跟踪步骤，对各个群目标的运动状态信息和形状进行预测更新。本发明的具有形状信息的多个群目标跟踪方法，通过在群状态中增加随机矩阵描述群目标形状，不仅节省了雷达跟踪资源并且通过实时估计群形状为驾驶员提供更多参考信息，更具有实际应用价值。
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公开(公告)号：CN107817476A
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201710777753.7
申请日：2017-09-01
IPC: G01S7/02
CPC classification number: G01S7/2923 , G01R23/155 , G01S7/006 , G01S7/021 , G01S13/66
Abstract: 本申请公开一种用于产生脉冲描述符字(PDW)的方法，该PDW包括来自由传感器103接收的时变信号(114/116)的频率数据和/或带宽数据，该方法包括在多个盲源分离(BSS)模块(120)处对来源于时变信号(114/116)的信号(124/126)进行滤波，每个BBS模块(120)包括具有多个滤波器模块(207a/207b/207c)的滤波子系统(207)。每个滤波器模块(207a/207b/207c)具有频率滤波器系数(α)并且被中心频率(f)参数化。该方法还包括将至少一个盲源分离信号(129)从BBS模块(120)传输到通信地耦接到滤波子系统(207)的PDW生成模块(128)。该方法进一步包括使用PDW生成模块(128)并且基于盲源分离信号(129)产生包含频率数据的至少一个PDW参数矢量信号(138)。该方法还包括在产生PDW参数矢量信号(138)之后并且基于该PDW参数矢量信号(138)更新每个滤波器模块(207a/207b/207c)的α值和/或f值。
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公开(公告)号：CN107728137A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710936624.8
申请日：2017-10-10
Applicant: 芜湖华创光电科技有限公司
Inventor： 吴双
Abstract: 本发明公开了一种多天线阵列切换的无源雷达系统，该系统包含了多个阵列天线，联合覆盖方位360°空域。多通道射频切换装置按照时序在固定的时间段内选通其中一个阵列天线，将该阵列天线接收的信号送至多通道超外差接收机，将多路射频信号转换到固定中频，然后将中频信号送至多通道AD采集与预处理分机，完成对中频模拟信号的AD采集和数字下变频，之后交由高速并行数字信号处理分机完成杂波抑制、目标检测、定位和跟踪。系统按照一定的时序在多个天线阵列间轮流切换工作，实现了无源雷达的方位360°空域覆盖，与传统圆阵阵列天线相比天线副瓣低，杂波抑制能力强，低空目标探测能力强，同时系统的成本能够得到有效的控制。
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公开(公告)号：CN107229035A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710187859.1
申请日：2017-03-27
Applicant: 塔莱斯公司
Inventor： P·比约
IPC: G01S7/28
CPC classification number: G01S13/66 , G01S7/4026 , G01S13/762 , G01S13/781 , G01S13/872 , G01S2007/4034 , H01Q3/04 , H01Q25/02 , G01S7/28
Abstract: 雷达配备有主天线(1，12)，该主天线(1，12)具有三个辐射模式：总和、差分以及控制，三个辐射模式与所述天线(1，12)相对应，所述雷达还包括固定在所述天线(1，12)上方的辅助天线设备(41，42)和耦接装置，辅助天线设备(41，42)由天线(41)和位于所述天线(41)后部的后部辐射元件(42)组成，所述辅助天线设备(41，42)：‑具有三个辐射模式：总和、差分以及控制，由所述后部辐射元件针对与天线(1)相反的方向来确保所述控制模式；‑使天线(41)倾斜，以便保证其总和模式在仰角域(60°‑90°)中的最大增益。
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公开(公告)号：CN106932771A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710200207.7
申请日：2017-03-30
Applicant: 成都紫瑞青云航空宇航技术有限公司
IPC: G01S13/66
CPC classification number: G01S13/66
Abstract: 本发明公开了一种雷达仿真目标航迹跟踪方法，包括以下步骤：S1、对雷达探测空域划分为多个扇区，检测初始扇区的探测点并进行记录探测信息，将所述探测信息生成旧航迹列表，将前一次得到的探测点作为旧航迹列表；S2、所述旧航迹列表中的探测信息中满足预定条件的点生成动态航迹列表，将不满足预定条件的点生成自由航迹列表；S3、判断所述动态航迹列表、自由航迹列表是否完成卡尔曼滤波初始化，若是，则进行卡尔曼滤波预测；S4、根据所述航迹列表计算空间统计距离并生成矩阵，选择空间统计距离矩阵最小值，得到目标航迹。通过本发明的方法得到的目标飞行轨迹较为准确，误差较小。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106646450A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611247248.3
申请日：2016-12-29
Applicant: 中国人民解放军海军航空工程学院
Abstract: 本发明涉及雷达数据融合技术领域，针对目标密集分布、系统误差时变、传感器上报目标不一致等复杂环境下的雷达实时航迹关联问题，提供一种基于距离分步聚类的雷达航迹抗差关联方法。首先推导运动平台等价量测方程，基于等价量测的一阶Taylor级数展开得到全局直角坐标系中状态估计分解方程，基于真实状态对消得到航迹距离矢量，基于距离最小均值实施航迹粗关联，基于高斯随机矢量统计特性推导类间距离门限并基于距离分步聚类实施航迹细关联。本申请的主要特点是错误关联率低，关联准确性和复杂环境适应性相比现有方法有较大幅度的提升。
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公开(公告)号：CN106546975A
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201610896005.6
申请日：2016-10-14
Applicant: 中国民航科学技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于雷达数据的轻小型无人机与飞鸟分类识别方法。本发明提出的轻小型无人机与飞鸟分类识别方法基于雷达获取的目标量测信息，通过多模型目标跟踪、多模型概率提取、目标运动模式判断、目标运动特征提取等四个步骤，最终提取出目标运动模型转换频率等目标特征，用以区分轻小型无人机目标与飞鸟目标。本发明克服了低空空域雷达监视系统无法区分轻小型无人机与飞鸟的缺点，利用雷达数据提取出目标运动特征，用以区分轻小型无人机目标与飞鸟目标，提升低空空域雷达监视系统的识别能力。
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公开(公告)号：CN106501800A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610960285.2
申请日：2016-10-28
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G01S13/66
CPC classification number: G01S13/66
Abstract: 本发明涉及一种基于代价参考粒子滤波的MIMO雷达目标检测前跟踪方法，首先初始化，产生初始粒子序列，形成初始的粒子-代价集合；计算k时刻的所有粒子的风险和重采样权值；利用重采样权值，选取重采样粒子，形成新的粒子-代价集合；从新的粒子-代价集合中产生第k＝k+1时刻的粒子；跳转至计算k时刻的所有粒子的风险和重采样权值的步骤执行，循环至k＝K，得到每一时刻的代价状态。本发明通过利用目标状态估计值与真实值之间的误差计算得到粒子代价，进而得到粒子权重，实施粒子滤波，无需动态系统的统计特性，在动态特性未知的情况下仍能进行目标的检测和估计，经仿真试验验证，其检测跟踪性能明显优于传统的粒子滤波算法。
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公开(公告)号：CN105866769A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610339298.8
申请日：2016-05-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种并行运算的多目标检测前跟踪方法，该方法包括以下步骤：步骤A、获取雷达回波数据；步骤B、针对各预定的方向，分别进行值函数的积累，根据所述值函数的积累，利用航迹回溯的方法，确定该预定方向的目标的航迹；步骤C、进行航迹融合，将各预定方向搜索出的航迹融合到一起；步骤D、输出完整的航迹。依据本发明方法的实施方式改善了对交叉运动目标的检测跟踪的性能，减少了运算的时间。
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公开(公告)号：CN105549003A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510875553.6
申请日：2015-12-02
Applicant: 华域汽车系统股份有限公司 , 南京理工大学
IPC: G01S13/66
CPC classification number: G01S13/66
Abstract: 本发明涉及一种汽车雷达目标跟踪方法，其包括：步骤S1，设置过程噪声协方差矩阵、测量噪声协方差矩阵R以及采样权重参数；步骤S2，初始化运动状态向量；对状态误差协方差矩阵进行乔利斯基分解以获得分解矩阵，并初始化该分解矩阵；步骤S3，计算获得西格玛点及其均值权重参数和方差权重参数；步骤S4，计算获得运动状态向量预测值和状态预测分解矩阵；步骤S5，计算获得测量值向量预测值和测量预测分解矩阵；步骤S6，计算获得卡尔曼增益；步骤S7，计算获得运动状态向量估计值和分解矩阵估计值；步骤S8，返回执行所述步骤S2。本发明一方面减少了计算量，另一方面基本消除了状态误差协方差矩阵非正定导致算法停滞的隐患。
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