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公开(公告)号:CN113514824B
公开(公告)日:2023-09-08
申请号:CN202110762057.5
申请日:2021-07-06
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明公开了一种安防雷达的多目标跟踪方法及装置,方法包括:获得当前扫描周期中多个目标状态信息和量测状态信息;根据所述多个目标状态信息和量测状态信息,生成概率图模型,所述概率图模型包含多个叶节点,每个叶节点对应关联变量;利用消息更新规则确定概率图模型中各叶节点发送给相邻层叶节点的消息;根据所述各叶节点发送给相邻层叶节点的消息,利用变分推断算法建立贝叶斯自由能目标函数;根据所述贝叶斯自由能目标函数,进行安防雷达的多目标跟踪。本发明可以进行安防雷达的多目标跟踪,在保证抗干扰能力的同时有效提高运算速度,保证雷达在跟踪时的实时性,避免在跟踪临近目标的过程中会出现航迹合并的问题。
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公开(公告)号:CN119738775A
公开(公告)日:2025-04-01
申请号:CN202411843303.X
申请日:2024-12-13
Applicant: 北京信息科技大学 , 拉萨数字经济产业(集团)有限公司 , 中国矿业大学(北京) , 北京川速微波科技有限公司 , 嘉兴聚速电子技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种非均匀噪声下互质阵列波达方向的确定方法及装置。该方法包括:获取信号接收模块接收的阵列信号;确定阵列信号的阵列协方差矩阵,其中,信号接收模块包括:多个阵元,多个阵元之间的间隔距离的阵元互质阵列;使用第二噪声协方差矩阵替换阵列协方差矩阵中的第一噪声协方差矩阵,得到重构协方差矩阵,其中,第二噪声协方差矩阵为对角矩阵,第二噪声协方差矩阵的对角线元素为第一噪声协方差矩阵中对角线元素的最小值;利用空间频谱估计算法对重构协方差矩阵进行空间频谱分析,得到阵列信号中每个目标信号的波达方向。本发明解决了在非均匀噪声的条件下,无法准确确定阵列信号的波达方向的技术问题。
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公开(公告)号:CN112014822B
公开(公告)日:2024-04-09
申请号:CN202010882008.0
申请日:2020-08-28
Applicant: 北京川速微波科技有限公司 , 北京信息科技大学
Inventor: 王涛 , 王东峰 , 曹林 , 华斌 , 戴春杨 , 赵宇 , 宋雨轩 , 宋科宁 , 镡晓林 , 刘怡晓 , 姚京立 , 王兆锋 , 李萌 , 郑健中 , 柏宇豪 , 杨华斌 , 谢晓鹏
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明实施例提供车载雷达测量数据识别方法、装置、介质和电子装置,以自动实现车速的确定和动静态目标数据的识别。其中所述方法包括:获取车载雷达在同一时刻测量得到的多个测量数据,测量数据为目标的2个以上参数组成的向量,所述参数至少包括速度;计算各测量数据中目标的速度在邻域范围内的速度密度;选定在邻域范围内的速度密度最大的目标的速度;确定选定速度对应的测量数据及其关联的其它各测量数据的分布广度;当所确定的分布广度满足预设的分散条件时,根据各测量数据中在选定速度的邻域范围内的目标的速度,确定车载雷达所在车辆的行驶速度;根据测量数据中目标的速度和所确定的车辆速度,判断目标为静态目标或动态目标。
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公开(公告)号:CN116682173A
公开(公告)日:2023-09-01
申请号:CN202310587191.5
申请日:2023-05-23
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048
Abstract: 本申请公开了一种多域特征注意力融合网络的人体动作识别方法及装置,该方法包括:获取通过毫米波雷达采集的人体动作数据;依据人体动作数据确定第一特征图和第二特征图,采用多域特征融合网络识别模型中的特征提取模块分别对第一特征图和第二特征图进行特征提取,并采用多域特征融合网络识别模型中的拼接模块对完成特征提取的第一特征图和第二特征图进行特征融合,得到融合特征,对融合特征进行特征再提取,得到深层特征,在对第一特征图和第二特征图进行特征提取的过程中,分别采用通道注意力机制对第一特征图和第二特征图进行加权,以获取多个层次的加权特征;对深层特征进行分类处理,以确定人体动作数据对应的动作类型。
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公开(公告)号:CN113514810A
公开(公告)日:2021-10-19
申请号:CN202110768965.5
申请日:2021-07-07
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种MIMO雷达观测噪声优化方法及装置,方法包括:获得雷达观测目标信息和先验知识信息;根据先验知识信息确定系统方程;根据雷达观测目标信息和观测方程确定贝叶斯新息;根据更新后的估计误差协方差矩阵和后验观测噪声协方差矩阵,确定Kalman递归方程增益,估计误差协方差矩阵根据历史估计误差协方差矩阵、Kalman递归方程历史增益和过程噪声协方差矩阵进行更新,后验观测噪声协方差矩阵根据提议分布进行更新;根据过程方程,贝叶斯新息和Kalman递归方程增益,进行雷达观测目标运动状态估计。本发明可以减小MIMO雷达观测噪声的干扰,在保证准确性的同时提高噪声优化实时性。
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公开(公告)号:CN113514810B
公开(公告)日:2023-07-18
申请号:CN202110768965.5
申请日:2021-07-07
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种MIMO雷达观测噪声优化方法及装置,方法包括:获得雷达观测目标信息和先验知识信息;根据先验知识信息确定系统方程;根据雷达观测目标信息和观测方程确定贝叶斯新息;根据更新后的估计误差协方差矩阵和后验观测噪声协方差矩阵,确定Kalman递归方程增益,估计误差协方差矩阵根据历史估计误差协方差矩阵、Kalman递归方程历史增益和过程噪声协方差矩阵进行更新,后验观测噪声协方差矩阵根据提议分布进行更新;根据过程方程,贝叶斯新息和Kalman递归方程增益,进行雷达观测目标运动状态估计。本发明可以减小MIMO雷达观测噪声的干扰,在保证准确性的同时提高噪声优化实时性。
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公开(公告)号:CN110780289B
公开(公告)日:2021-07-30
申请号:CN201911011405.4
申请日:2019-10-23
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明公开了一种基于场景雷达的多目标车辆跟踪方法及装置,该方法包括:通过雷达监测多个目标车辆得到观测数据,从观测数据中筛选出与各个目标车辆的预测点关联的观测点;根据观测点与目标车辆的预测点之间的关联关系构建预聚合矩阵;并依据观测点到目标车辆的预测点的统计距离权重,对该预聚合矩阵的各行排序,提取预设行数的元素,得到聚合矩阵;根据该聚合矩阵构建多个聚合关系矩阵,使每个聚合关系矩阵中每个观测点有且仅有一个源头;计算当前时刻各个聚合关系矩阵的概率,并依据最大概率的聚合关系矩阵中的观测点,预测目标车辆下一时刻预测点的位置;循环执行以上步骤,完成各个目标车辆的轨迹跟踪。本发明能提高多目标车辆跟踪的实时性。
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公开(公告)号:CN107507417A
公开(公告)日:2017-12-22
申请号:CN201710655111.X
申请日:2017-08-03
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明提供了一种基于微波雷达回波信号的智能车道划分方法及装置,涉及智能交通技术领域。方法包括:根据雷达系统采集的数据确定车辆目标样本点数据,其包括用于表示雷达系统与车辆目标距离的第一样本点坐标集、第一样本点坐标集中各样本点的幅度值以及第一样本点坐标集的能量分布数据;根据第一样本点坐标集的能量分布数据,采用基于统计特征的阈值处理方法,从第一样本点坐标集中选取幅度值大于一动态阈值的第二样本点坐标集;采用基于样本密度特征的动态半径提取方法对第二样本点坐标集进行处理,从第二样本点坐标集中提取有效样本点;采用基于核的相似性的动态聚类算法对有效样本点进行聚类,生成聚类结果,并确定车道中心线。
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公开(公告)号:CN112014822A
公开(公告)日:2020-12-01
申请号:CN202010882008.0
申请日:2020-08-28
Applicant: 北京川速微波科技有限公司 , 北京信息科技大学
Inventor: 王涛 , 王东峰 , 曹林 , 华斌 , 戴春杨 , 赵宇 , 宋雨轩 , 宋科宁 , 镡晓林 , 刘怡晓 , 姚京立 , 王兆锋 , 李萌 , 郑健中 , 柏宇豪 , 杨华斌 , 谢晓鹏
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明实施例提供车载雷达测量数据识别方法、装置、介质和电子装置,以自动实现车速的确定和动静态目标数据的识别。其中所述方法包括:获取车载雷达在同一时刻测量得到的多个测量数据,测量数据为目标的2个以上参数组成的向量,所述参数至少包括速度;计算各测量数据中目标的速度在邻域范围内的速度密度;选定在邻域范围内的速度密度最大的目标的速度;确定选定速度对应的测量数据及其关联的其它各测量数据的分布广度;当所确定的分布广度满足预设的分散条件时,根据各测量数据中在选定速度的邻域范围内的目标的速度,确定车载雷达所在车辆的行驶速度;根据测量数据中目标的速度和所确定的车辆速度,判断目标为静态目标或动态目标。
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公开(公告)号:CN110780289A
公开(公告)日:2020-02-11
申请号:CN201911011405.4
申请日:2019-10-23
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明公开了一种基于场景雷达的多目标车辆跟踪方法及装置,该方法包括:通过雷达监测多个目标车辆得到观测数据,从观测数据中筛选出与各个目标车辆的预测点关联的观测点;根据观测点与目标车辆的预测点之间的关联关系构建预聚合矩阵;并依据观测点到目标车辆的预测点的统计距离权重,对该预聚合矩阵的各行排序,提取预设行数的元素,得到聚合矩阵;根据该聚合矩阵构建多个聚合关系矩阵,使每个聚合关系矩阵中每个观测点有且仅有一个源头;计算当前时刻各个聚合关系矩阵的概率,并依据最大概率的聚合关系矩阵中的观测点,预测目标车辆下一时刻预测点的位置;循环执行以上步骤,完成各个目标车辆的轨迹跟踪。本发明能提高多目标车辆跟踪的实时性。
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