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公开(公告)号：CN115166674A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210888198.6
申请日：2022-07-27
Applicant: 中国船舶重工集团公司第七二四研究所
Abstract: 本发明公开了基于贝塞尔拟合反馈的多传感器混合式信息融合方法，属于雷达目标数据处理领域，适用于多传感器数据融合中的航迹关联和目标跟踪。主要实现过程：实时利用贝塞尔曲线拟合对各传感器航迹进行二次处理，利用贝塞尔曲线拟合结果的相似度进行航迹关联判断，航迹关联成功后利用贝塞尔曲线拟合反馈剔除异常关联点迹后对目标进行混合式融合滤波，既提高了航迹关联的成功率又提升了目标跟踪精度。
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公开(公告)号：CN115327536A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210895637.6
申请日：2022-07-27
Applicant: 中国船舶重工集团公司第七二四研究所
Abstract: 本发明属于雷达数据处理领域，公开了基于推理灰关联分析的密集虚假点迹抑制自动起始方法，尤其适用于空/海目标的快/慢速航迹自动起始方法。主要实现过程：候选航迹特征参数提取形成目标特征矢量，采用曲线拟合方法筛选出适当数据量的点迹比较序列并确定数列元素，计算灰关联系数和灰关联度，运用D‑S证据组合进行灰关联度排序并给出综合评判结果，根据评判结果进行候选航迹的起始确认，通过候选航迹点迹序列的子集的重新组合和灰关联度的组合判定抑制自动起始过程中虚假点迹对候选航迹起始判定影响，提升密集杂波环境下航迹自动起始速度和成功率。
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公开(公告)号：CN113466817A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110751928.3
申请日：2021-07-02
Applicant: 中国船舶重工集团公司第七二四研究所
Abstract: 本发明涉及基于B样条曲线拟合的雷达目标航迹自动起始方法，应用于雷达数据处理系统，包括：实时接收当前天线周期的雷达点迹数据，对相邻两个天线周期的点迹采用波门内两两相配的方法进行匹配，将连续多个周期的配对点迹组合成按时间排序的点迹序列，根据平台的运动信息对点迹序列进行运动补偿得到补偿后的绝对运动点迹序列，对所有绝对运动点迹序列进行B样条拟合，拟合得到的曲线作为潜在航迹存入潜在航迹库，最后对潜在航迹进行起始条件综合判决，判决为假的潜在航迹进行删除，判决为真的潜在航迹作为真实航迹起始。本发明通过利用B样条物理特征，并利用起始条件约束有效抑制虚假，提高起始精度和速度。
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公开(公告)号：CN111781592A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010536215.0
申请日：2020-06-12
Applicant: 中国船舶重工集团公司第七二四研究所
Abstract: 本发明属于雷达目标数据处理领域，涉及一种基于细粒度特征分析的目标航迹快速自动起始方法。该方法尤其适用于对空目标的快速航迹自动起始。主要实现过程：提取目标多尺度静态特征、动态特征以及周期间目标特征变化因子，对多维目标特征进行细粒度划分和组合；提取相关特征信息的序贯概率比检验逐级筛选点迹，利用细粒度特征组合进行起始航迹评分计算，通过特定的特征信息进行目标起始快速确认，在雷达工作过程采集样本数据对自动起始的细粒度特征参数进行训练，并将训练结果反馈至雷达系统中。
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公开(公告)号：CN111175719A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN202010018851.4
申请日：2020-01-08
Applicant: 中国船舶重工集团公司第七二四研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于BP(Back Propagation Network)神经网络的智能航迹起始方法。该方法尤其适用于具有明显运动特征或者明显自身特征属性目标的智能航迹起始。主要实现过程：建立目标训练样本集，样本集数据来源于实际雷达不同工作环境下目标数据和利用目标特征针对不同场景的目标仿真数据；提取目标细微特征参数，包括目标自身静态属性、运动特性以及时空关联特性等多种细微特征参数；构建BP神经网络智能模型；利用目标样本集合对网络模型进行训练；在雷达实际工作过程中实时利用网络模型对探测数据进行特征匹配，实现雷达目标航迹智能起始；提供全寿命周期自动在线学习训练与特征参数优化流程，在整个雷达工作寿命期间实现在线数据采集、模型训练和参数优化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105116394A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510367191.X
申请日：2015-06-29
Applicant: 中国船舶重工集团公司第七二四研究所
Abstract: 本发明公开一种基于多维细微特征分析的目标点迹提取方法。该方法主要适用于三坐标雷达对空通道目标的检测处理。实现过程：按距离凝聚、网格划分以及网格连通等步骤进行点迹检测并稳定建航；根据已建航目标的多周期历史特性计算目标的多种细微特征，包括起伏特性、运动态势、目标大小、目标杂波环境描述及目标的搜索区域等；将已提取的目标细微特征与目标搜索区域内的检测点迹进行分析比较，确定是否需进行目标精细检测，在搜索区域内对符合目标幅度调制特性的视频数据进行目标参数估计。本算法用于解决在点迹凝聚过程中同一目标点迹分裂、不同目标点迹错误融合的问题，如小目标靠近大目标被大目标融合、目标进入杂波区域时与杂波融合的情况。
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公开(公告)号：CN104932858A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510368914.8
申请日：2015-06-29
Applicant: 中国船舶重工集团公司第七二四研究所
IPC: G06F3/14
Abstract: 本发明涉及一种与雷达量程精确匹配并且可实时漫游的雷达背景地图叠加显示的实现方法。针对要求与雷达量程精确匹配且可以实时漫游的雷达背景地图的叠加显示需求，本发明提出一种以原始的经纬度地图数据以当前雷达位置(经纬度)为中心映射成极坐标、再映射成OpenGL或D3D顶点坐标；然后利用OpenGL或D3D的复杂多边形填充法则对陆地、水域等相关区域进行颜色填充；再设置合适的投影矩阵实现OpenGL或D3D顶点坐标到屏幕坐标的转换从而完成地图渲染；通过设置合理的缩放及平移矩阵，利用图形处理器(GPU)的硬件加速的方法实现地图与雷达量程的精确匹配和跟随雷达位置实时漫游。
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公开(公告)号：CN113466818A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110751929.8
申请日：2021-07-02
Applicant: 中国船舶重工集团公司第七二四研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于多维特征匹配的双波段雷达自适应跟踪方法，属于雷达数据处理技术领域。本发明对双波段雷达数据多维特征匹配度进行判决，解决复杂杂波干扰环境下双波段雷达目标跟踪不稳定问题，主要包含多维特征匹配、匹配度计算和判断等过程。其中，多维特征匹配包含静态点迹质量评估、动态点迹质量评估和环境感知等过程。首先，根据点迹回波的多项特征计算点迹空间饱和度，得到静态点迹质量；之后，计算点迹与航迹之间关联概率，得到动态点迹质量，将点迹质量评估结果和异常杂波区环境感知结果进行处理得到当前波段匹配度；最后对双波段点迹匹配度进行判断，择优更新跟踪过程，提高航迹稳定性和抗干扰性能。
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公开(公告)号：CN113362378A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110751955.0
申请日：2021-07-02
Applicant: 中国船舶重工集团公司第七二四研究所
Abstract: 本发明提出了一种基于隐马尔科夫模型(HMM，Hidden Markov Model)和变结构(VS，variablestructure)的交互式多模型(IMM，interacting multiple model)雷达机动目标跟踪方法，主要解决传统交互式多模型算法中对机动目标的模型量与计算量的矛盾，以及概率转移矩阵固定造成的模型切换误差所引起的精度下降。本发明在传统IMM算法基础上引入变结构多模型，克服了交互式多模型受模型数量限制的缺陷，自适应调整切换模型集，并引入了HMM来自适应更新概率转移矩阵，提高了模型切换的效率，从而提高了对机动目标的跟踪性能和精度。
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公开(公告)号：CN106291493B
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201610586348.2
申请日：2016-07-22
Applicant: 中国船舶重工集团公司第七二四研究所
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于重采样和空间能量重构的海目标自动起始方法。该方法尤其适用于强海杂波低信杂比情况下的海上目标自动起始。实现过程：对状态空间进行重采样处理得到相应的离散单元并对其进行初始化；利用前一周期的状态转移范围内的值函数最大对应离散单元对当前周期的离散单元进行能量加权积累，实现空间能量重构，并保存单元内的其他参数信息；对积累后的离散单元的值函数进行门限判断，将过门限的离散单元添加至候选目标状态集合中；遍历搜索寻找最优的候选目标状态添加至待确认目标状态集合，剔除其他相关候选目标状态；对待确认目标状态进行多普勒信息、回波能量等细微特征参数的统计判断，将符合目标特性的目标状态进行航迹回溯。
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