一种基于自适应扩展卡尔曼概率假设密度滤波器的多目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN112328959A

    公开(公告)日:2021-02-05

    申请号:CN202011097165.7

    申请日:2020-10-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于自适应扩展卡尔曼概率假设密度滤波器的多目标跟踪方法,属于多目标跟踪技术领域。首先,利用两点差分算法初始化新生目标强度,然后利用目标最大速度约束算法剔除错误的新生目标强度。另外,为了消除杂波测量值的干扰,利用改进的测量值分类算法在测量值集合中分别提取存活目标测量值和新生目标测量值,然后分别利用存活目标测量值和新生目标测量值更新存活目标和新生目标,从而提高算法的精度。本发明解决了EK‑PHD滤波器在新生目标强度未知的情况下无法跟踪目标的问题。

    一种多无人艇协同多目标均匀围捕控制方法

    公开(公告)号:CN119690075A

    公开(公告)日:2025-03-25

    申请号:CN202411832076.0

    申请日:2024-12-12

    Abstract: 一种多无人艇协同多目标均匀围捕控制方法,涉及多无人艇协同多目标围捕技术领域。为解决现有技术中存在的,现有的多无人艇协同围捕技术存在效率较低、围捕精度和稳定性不足,以及增益设计复杂且容易产生过大增益的问题的技术缺陷,本发明提供的技术方案为:包括:构建多无人艇系统和多目标系统的运动学模型,定义围捕任务的目标状态;基于运动学模型和目标状态,建立分布式目标中心估计器;根据分布式目标中心估计器提供的目标几何中心信息,构建围捕控制器;基于围捕控制器的控制策略,调整无人艇的角速度以实现相位间隔角的一致性;动态调整围捕控制器的参数,输出给多无人艇系统。适合应用于多无人艇协同多目标均匀围捕控制的工作中。

    一种基于测量值驱动自适应估计新生目标强度的多目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN111856442A

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN202010630943.8

    申请日:2020-07-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于测量值驱动自适应估计新生目标强度的多目标跟踪方法,步骤1:初始化强度函数v0(x);步骤2:预测存活目标的强度vs,k|k-1(x);步骤3:预测新生目标的强度vγ,k|k-1(x);步骤4:对测量值集合Zk进行划分,将其分为存活目标测量值集合Zs,k、新生目标测量值集合Zγ,k和杂波测量值集合Zc,k;步骤5:根据步骤4分出的存活目标测量值集合Zs,k和新生目标测量值集合Zγ,k对步骤2中预测的存活目标强度vs,k|k-1(x)和步骤3中预测的新生目标强度vγ,k|k-1(x)进行更新;步骤6:利用剪枝阈值Tth及合并阈值U对步骤5中的更新结果进行剪枝与合并;步骤7:设定目标状态提取阈值wth,并提取步骤6中的结果。本发明解决GM-PHD滤波器在新生目标强度未知的情况下跟踪性能下降的问题。

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