目标跟踪类专利转让_商标转让

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专利名称：一种针对机动目标的无人机鲁棒化跟踪方法申请号：2018113099583 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：目标跟踪相似专利发布日：2024/12/16
摘要：本发明公开了一种针对机动目标的无人机(UAV)鲁棒化跟踪方法，不仅适合UAV跟踪具有机动行为的目标，而且适用于伴有目标状态突变、观测环境复杂等对目标跟踪鲁棒性有较高要求的场合。该方法利用跳变马尔可夫模型对机动目标的多模型切换进行描述，对过程噪声、观测噪声以及系统状态均以具有重尾特性的学生t分布进行建模，以消除状态突变或观测异常带来的影响。在交互式多模型框架下，先对具有学生t分布形式的模型概率密度函数进行交互处理，再以学生t分布函数为基础进行广义非线性滤波设计，该滤波算法可使每个子模型都能获得鲁棒化的估计结果，最后利用更新的模型概率将各个子模型的估计结果进行融合从而获得最终的目标状态估计。

专利名称：基于信息形式的强鲁棒传感器网络目标跟踪方法申请号：2018113103517 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：目标跟踪传感器网络相似专利发布日：2024/12/16
摘要：本发明公开了一种基于信息形式的强鲁棒传感器网络目标跟踪方法，不仅具有较强的鲁棒性，而且可使传感器网络在信息融合过程中拥有相对较小的计算负担。该方法以信息形式的变量替代目标的传统状态变量，将信息矩阵和信息状态矢量两种信息变量作为每一采样时刻数据处理的关注对象；又利用学生t分布分别对传感器观测过程、目标系统过程和目标状态的重尾非高斯特性进行建模，结合三阶球面‑相径容积规则对关于学生t分布的函数进行积分的近似数值计算，得到了信息空间下两种信息变量的递推估计形式。由于量测更新步骤中信息变量形式上的相对简洁，传感器网络中各节点的信息可以进行高效融合，最终输出目标的状态估计结果。

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