一种基于渐进无迹卡尔曼的目标跟踪方法，该方法考虑到量测线性化过程中的截断误差问题,提出渐进无迹卡尔曼滤波算法使其更好地处理在量测线性化过程中存在的线性化误差、数值计算误差增大问题。本方法首先根据贝叶斯法则构造系统状态的同伦函数，通过对量测更新过程进行迭代渐进地引入当前观测信息，进而得到系统的后验状态。同时，在渐进过程中引入一个新息判定条件，确保在渐进过程中系统的估计误差有界，保证滤波器的稳定。相比现有的目标跟踪方法，该方法充分考虑了线性化误差的影响，在保证计算复杂度的前提下，提高了目标跟踪精度和鲁棒性。
📄 2017110816024
📂 G01S13_66
👤 浙江工业大学
📅 2017-11-07
本发明公开了一种基于传感器选择的双层粒子滤波检测前跟踪方法，属于雷达检测前跟踪技术领域，特别涉及多雷达多目标粒子滤波检测前跟踪技术领域，该发明在跟踪层和检测层中分别加入一种管理传感器粒子权重的思想，使得算法能够在每一帧甚至每一轮检测中选择不同传感器的量测数据用于估计目标状态。该方法能够在远距离下准确的检测到每一帧的目标数目，降低了虚警率，提高了目标正确检测概率。
📄 2019102489763
📂 G01S13_66
👤 杭州电子科技大学
📅 2019-03-29
本发明属于飞行器目标跟踪及航迹观测领域，具体涉及一种基于灰关联分析的多站联合雷达盲区预警方法，包含如下步骤：1、第一步，数据获取与处理，获取各观测站测量轨迹数据；2、时间对准，采用插值法将不同时间观测数据统一到同一时间点。3、空间对准，将数据转换至全球统一的大地坐标系，同时将本装置测量的目标方位角与俯仰角信息转换为直角坐标。4、第四步，轨迹相关判定，统一参考坐标系，目标方位信息序列的时标相同，判断不同观测站测量轨迹是否关联。5、第五步，轨迹融合当轨迹相关时，需要将相关轨迹测量数据融合为一条更准确轨迹。
📄 2024103366225
📂 G01S13_66
👤 苏州工学院
📅 2024-03-22
本发明公开了一种考虑输入噪声的高斯过程扩展目标跟踪方法，本发明先利用测量噪声的协方差与参考点估计协方差对输入的噪声进行建模，对高斯过程的输出进行泰勒展开，使用高斯近似法对高斯过程的输出进行修正，将高斯过程与滤波器结合，对目标状态进行预测更新。本发明可以对目标的扩展状态和运动状态进行同时估计，该方法通过仿真进行了验证。在更为复杂的电磁环境下，也能得到相比于传统基于高斯过程的扩展目标跟踪更精确的轮廓估计效果。
📄 2020114095445
📂 G01S13_66
👤 深圳立专信息科技有限公司
📅 2020-12-04
本发明属于计算机视觉与模式识别领域，具体为一种基于视觉和毫米波雷达的融合目标检测和跟踪方法。本发明基于不同坐标系下相同目标的运动特征相同的假设，将图像和毫米波雷达数据视为两个独立的分支进行处理。图像分支中采用CenterTrack完成对目标的跟踪、毫米波雷达分支基于卡尔曼滤波算法进行多目标跟踪，通过跟踪得到目标的短时速度曲线；然后针对跟踪得到目标的短时速度曲线后，依据不同坐标系下相同目标的运动特征相同的假设定义出两者之间的差异度，通过衡量曲线的差异度进行目标匹配。从而在不需要进行相机和毫米波雷达的联合标定的前提下，实现了毫米波雷达和摄像头的目标级融合。
📄 2021110188765
📂 G01S13_66
👤 电子科技大学
📅 2021-09-01
本发明提供一种基于LS和NEU-ECEF时空配准的高机动目标跟踪方法及系统，属于通信技术领域，本发明采用改进的最小二乘(LS)虚拟融合方法配准时间，不要求采样周期之比为整数；然后，对于空间配准的坐标系转换关系，将原矩阵的代数运算转化为几何运算，减小运算开销的同时提高运算效率。另外，IMM算法被设计为两种运动模型，与MSPDAF算法结合成可以适用于跟踪不同维度的高度机动目标。本发明解决了现有技术中当数据量过大时，运算开销大的问题。
📄 2019105761209
📂 G01S13_66
👤 电子科技大学
📅 2019-06-28
本发明涉及波形优化技术领域，具体是一种适用于RSN在目标跟踪任务中的波形优化方法，用于解决现有技术中RSN中雷达进行独立优化导致的跟踪性能不佳，以及RSN硬件计算负荷较大，不利于系统长期运行的问题。本发明的波形优化方案用融合取代扩维，当RSN中的各个雷达完成了对目标状态的估计之后，将估计信息送往融合中心，融合中心将所有的目标状态估计误差协方差矩阵进行融合，得到维度不变的全局目标状态估计误差协方差矩阵，结合前后两个时刻RSN波形产生的熵态，最后对状态价值函数进行更新，产生相应的波形选择策略，指导雷达发射机发射下一轮的波形参数，从而提高了RSN中雷达的跟踪性能和降低了RSN硬件的计算负荷，更有利于系统的长期运行。
📄 2021105431329
📂 G01S13_66
👤 电子科技大学
📅 2021-05-18
本发明属于相控阵雷达目标跟踪领域，特别涉及利用多普勒量测信息的目标跟踪系统及方法，提出了一种基于去偏量测矩阵的线性序贯雷达目标跟踪方法(DH‑LSF)。在此算法中利用基于位置量测信息滤波获得的目标状态估计结果，对线性序贯滤波量测矩阵中的元素进行估计，同时考虑上述估计所引进的估计误差，将这种引进的估计误差与原误差相结合形成一种新的误差，并计算新误差的统计特性，最后对去相关后的伪量测向量进行序贯滤波，获得最终的目标状态估计结果。本发明在不同大小噪声场景下均能够获得相较于同类算法更好的跟踪性能。
📄 2022112328948
📂 G01S13_66
👤 电子科技大学
📅 2022-10-10
本发明提供了一种面向机会阵雷达的似然改进SVGD交互多模型机动目标跟踪方法，包括：步骤1，对机动目标跟踪问题进行建模，构建运动模型集，初始化参数；步骤2，计算各模型的混合概率，得到初始混合估计，生成初始混合粒子；步骤3，判断机会阵雷达的工作模式，进行粒子状态的预测和更新；步骤4，模型概率更新与状态估计融合。本发明解决了粒子退化和粒子贫化问题，避免了机会性跟踪场景下滤波算法的发散。同时，利用模型似然度实现对SVGD学习率的自适应优化，无论是在单次迭代还是在整个迭代过程中，都很好地平衡了算法的收敛速度与稳定性，保证了机会阵雷达执行“机会性跟踪”功能时算法的快速重收敛。
📄 2024117871588
📂 G01S13_66
👤 南京信息工程大学
📅 2024-12-06
本发明公开了一种基于TBD的雷达低截获概率跟踪方法，包括以下步骤：(1)在雷达目标搜索阶段，使用PF‑TBD算法检测目标并获得目标运动轨迹，提供目标运动模型转移概率矩阵；(2)基于目标运动模型转移概率矩阵，使用IMM‑EKF算法进行目标跟踪；(3)在目标跟踪阶段，通过设计雷达辐射控制模型，实现雷达间歇辐射，在满足雷达目标跟踪精度的前提下，降低雷达辐射次数，以此实现雷达低截获概率跟踪。本发明可降低跟踪误差，减少修正轨迹时所需的雷达辐射次数，实现低截获概率跟踪。
📄 202211474282X
📂 G01S13_66
👤 南京信息工程大学
📅 2022-11-23
本发明公开了一种基于Hough变换与蚁群相似度的目标检测与跟踪方法，包括以下步骤：初始化系统参数；进行第一门限的数据筛选；基于速度、幅度信息加权的Hough变换；参数空间的第二门限检测及Hough逆变换；基于蚁群算法相似度进行第三门限检测；目标偏离直线的点迹检测与跟踪。本发明对传统检测航迹的方法进行了明显改进，处理得到的目标轨迹点精确完整；能够理想地找到目标真实点迹，包括偏离Hough逆变换的真实轨迹点，以及完成偏离直线运动类型轨迹点的跟踪，有效消除非目标点迹，效果明显优于传统Hough变换。
📄 201410843494X
📂 G01S13_66
👤 南京信息工程大学
📅 2014-12-30
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