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公开(公告)号：CN114519262A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210087937.1
申请日：2022-01-25
Applicant: 河南大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/10 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供了一种基于改进GM(1,1)模型的空中目标威胁预测方法，对传统GM(1,1)模型进行改进，包含以下步骤：首先，修正了传统GM(1,1)模型中的固有残差；然后根据一阶累加生成序列中各分量的大小确定权重，取各分量的加权求和作为初始条件；其次，根据时间权重序列对残差平方和进行加权，求解最优问题确定时间参数；最后利用傅里叶级数拟合残差序列，将残差序列反馈给优化后的GM(1,1)模型，得到最终的改进GM(1,1)模型；根据改进后的预测模型计算来袭空中目标的威胁值，实现对空中目标威胁值的准确预测，提升了我方阵地对来袭空中目标的反应速度，提高了模型的预测精度和普适性。
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公开(公告)号：CN117273448A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311230586.6
申请日：2023-09-20
Applicant: 河南大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明提供了一种基于双向联合风险评估的多传感器资源分配方法、存储介质及电子设备。该方法包含以下步骤：首先，通过传感器采样和状态预测技术获取目标量测和预测状态；其次，综合考虑我方的多传感器辐射风险，目标失跟风险以及敌方目标的威胁风险，构建双向联合风险模型；然后，提出基于双向联合风险评估的多传感器资源分配优化问题；最后通过凸优化技术对优化问题求解得到多传感器资源分配方案。本发明综合考虑了多目标跟踪过程中我方与敌方的双向联合风险，减少了目标跟踪误差，降低了战场风险，能更合理地优化多传感器多目标分配方案。
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公开(公告)号：CN113435034B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110709595.8
申请日：2021-06-25
Applicant: 河南大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于风险理论的主动传感器管理方法，包括以下步骤：首先，利用风险理论建立目标风险模型，然后，给出了传感器辐射风险和传感器追踪误差的计算方法以量化潜在损失，接着以两种风险的加权和最小为优化目标建立了目标函数，为获得更好的作战收益和提高目标函数的求解效率，利用凸优化工具包对目标函数进行求解。本发明利用风险理论建立模型，根据传感器辐射风险和传感器追踪误差构建目标函数，并利用凸优化理论对目标函数进行优化求解来得到目标函数的最优解，提高目标函数的求解效率。
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公开(公告)号：CN116010099A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310085191.5
申请日：2023-02-06
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于联合风险评估的多传感器资源分配方法。该方法包含以下步骤：首先，通过传感器采样和状态预测技术获取目标量测和预测状态；其次，综合考虑新生目标类型识别错误而导致的识别风险和已有目标的威胁风险来构建联合风险模型；然后根据多传感器辐射风险构建约束条件，进而建立多传感器资源分配问题；最后通过凸优化技术对优化问题求解得到多传感器资源分配方案。本发明综合考虑了多目标跟踪过程中新生目标与已有目标的联合风险，减少了目标跟踪误差，降低了联合风险，能更合理地优化多传感器‑多目标分配方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114519266A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210098228.3
申请日：2022-01-25
Applicant: 河南大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供了一种基于凸优化技术的多传感器管理优化方法。该方法包含以下步骤：首先，通过传感器采样和状态预测技术获取目标量测和预测状态；其次，利用传感器的噪声协方差预测后验克拉美罗下界构建目标函数；然后根据传感器与目标之间的距离预测传感器被目标截获的概率，构建满足系统要求的约束条件，并给出以最小化跟踪精度为目标的多传感器‑多目标分配问题；最后用凸松弛技术将原始非凸性问题转换为次凸优化问题，并求解得到多传感器‑多目标分配策略。本发明综合考虑了多目标跟踪过程中设备被截获风险和跟踪精度性能，在复杂环境下，所提方法具有适用性和有效性，能更合理地优化多传感器‑多目标分配策略。
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公开(公告)号：CN115358325A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211020469.2
申请日：2022-09-29
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种未知概率Skew及重尾噪声下的目标跟踪方法，包含以下步骤：首先，在分布式目标跟踪框架下，根据未知参数所服从的特性进行先验建模；其次通过标准变分贝叶斯方法定点迭代联合推断出目标状态、系统偏差、噪声协方差等后验分布参数；最后依据协方差交叉融合策略实现对局部状态估计值的融合与修正。所提方法在目标跟踪过程中综合考虑了未知概率随机出现的过程噪声、异常重尾量测噪声和未知且时变的系统偏差的多重影响，能够有效地估计出目标状态、噪声协方差、系统偏差等未知参数，进而提高了目标的跟踪精度，同时具有较好的自适应性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113435034A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110709595.8
申请日：2021-06-25
Applicant: 河南大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于风险理论的主动传感器管理方法，包括以下步骤：首先，利用风险理论建立目标风险模型，然后，给出了传感器辐射风险和传感器追踪误差的计算方法以量化潜在损失，接着以两种风险的加权和最小为优化目标建立了目标函数，为获得更好的作战收益和提高目标函数的求解效率，利用凸优化工具包对目标函数进行求解。本发明利用风险理论建立模型，根据传感器辐射风险和传感器追踪误差构建目标函数，并利用凸优化理论对目标函数进行优化求解来得到目标函数的最优解，提高目标函数的求解效率。
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公开(公告)号：CN114519266B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202210098228.3
申请日：2022-01-25
Applicant: 河南大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供了一种基于凸优化技术的多传感器管理优化方法。该方法包含以下步骤：首先，通过传感器采样和状态预测技术获取目标量测和预测状态；其次，利用传感器的噪声协方差预测后验克拉美罗下界构建目标函数；然后根据传感器与目标之间的距离预测传感器被目标截获的概率，构建满足系统要求的约束条件，并给出以最小化跟踪精度为目标的多传感器‑多目标分配问题；最后用凸松弛技术将原始非凸性问题转换为次凸优化问题，并求解得到多传感器‑多目标分配策略。本发明综合考虑了多目标跟踪过程中设备被截获风险和跟踪精度性能，在复杂环境下，所提方法具有适用性和有效性，能更合理地优化多传感器‑多目标分配策略。
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公开(公告)号：CN114519262B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202210087937.1
申请日：2022-01-25
Applicant: 河南大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/10 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供了一种基于改进GM(1,1)模型的空中目标威胁预测方法，对传统GM(1,1)模型进行改进，包含以下步骤：首先，修正了传统GM(1,1)模型中的固有残差；然后根据一阶累加生成序列中各分量的大小确定权重，取各分量的加权求和作为初始条件；其次，根据时间权重序列对残差平方和进行加权，求解最优问题确定时间参数；最后利用傅里叶级数拟合残差序列，将残差序列反馈给优化后的GM(1,1)模型，得到最终的改进GM(1,1)模型；根据改进后的预测模型计算来袭空中目标的威胁值，实现对空中目标威胁值的准确预测，提升了我方阵地对来袭空中目标的反应速度，提高了模型的预测精度和普适性。
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