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公开(公告)号：CN117313027A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311249155.4
申请日：2023-09-26
Abstract: 本发明公开一种多目标跟踪方法、系统、电子设备及存储介质，涉及目标跟踪技术领域，所述方法包括：将构建的各传感器的本地后验多目标强度函数中权重满足预设权重的各后验目标高斯成分确定为第一筛选高斯成分；根据所有第一筛选高斯成分确定多个目标估计状态集合；基于各目标估计状态集合对应的所有邻域集合确定对应的核心高斯成分从而确定正常传感器身份标签集合；基于正常传感器身份标签集合和各本地后验多目标强度函数构建各传感器的初始融合强度函数；基于一致性融合权重矩阵和各正常传感器的初始融合强度函数确定最终融合强度函数，从而确定多个被跟踪目标的状态。本发明减小了部分传感器精度下降情况下的多目标跟踪的误差。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116489602A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310735520.6
申请日：2023-06-21
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: H04W4/029 , H04W64/00 , G06F18/232 , G06F18/25 , G06F123/02 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开一种分布式容错目标跟踪方法、系统、设备及介质，涉及分布式容错目标跟踪领域；方法包括构建目标跟踪模型；对目标跟踪模型中的各个传感器节点，采用容积信息卡尔曼滤波方法，根据获取的上一时刻的状态向量和上一时刻的误差协方差矩阵，确定每个传感器节点当前时刻的滤波数据；确定目标传感器节点；采用基于密度的聚类算法确定节点集合；根据节点集合中的各个传感器节点，采用一致性融合算法，根据当前时刻的信息状态向量和当前时刻的信息矩阵确定目标跟踪模型在当前时刻的目标估计状态向量；本发明能够提高分布式目标跟踪的容错能力和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116186643B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310464559.9
申请日：2023-04-27
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开一种多传感器协同目标跟踪方法、系统、设备及介质，涉及目标跟踪技术领域。该方法包括：采用容积卡尔曼信息滤波算法，根据传感器节点上一时刻的目标状态估计值和误差协方差矩阵，确定传感器节点当前时刻的信息向量、信息矩阵、目标状态估计值和误差协方差矩阵；采用聚类算法，根据传感器网络中所有传感器节点当前时刻的目标状态估计值，确定可靠节点集合；采用一致性融合算法，根据可靠节点集合中所有可靠节点当前时刻的信息向量和信息矩阵，确定传感器网络当前时刻的协同目标状态估计结果。本发明能够提高协同目标跟踪系统的鲁棒性，从而在部分传感器节点失效的情况下，仍然可以取得持续稳定的目标跟踪效果。
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公开(公告)号：CN116489602B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310735520.6
申请日：2023-06-21
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: H04W4/029 , H04W64/00 , G06F18/232 , G06F18/25 , G06F123/02 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开一种分布式容错目标跟踪方法、系统、设备及介质，涉及分布式容错目标跟踪领域；方法包括构建目标跟踪模型；对目标跟踪模型中的各个传感器节点，采用容积信息卡尔曼滤波方法，根据获取的上一时刻的状态向量和上一时刻的误差协方差矩阵，确定每个传感器节点当前时刻的滤波数据；确定目标传感器节点；采用基于密度的聚类算法确定节点集合；根据节点集合中的各个传感器节点，采用一致性融合算法，根据当前时刻的信息状态向量和当前时刻的信息矩阵确定目标跟踪模型在当前时刻的目标估计状态向量；本发明能够提高分布式目标跟踪的容错能力和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116400345A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310466848.2
申请日：2023-04-27
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供一种超视距雷达多目标跟踪方法、系统、电子设备及介质，属于多目标跟踪领域，方法包括：根据发射侧及接收侧电离层高度建立观测模型；将当前时刻超视距雷达接收到的各量测信息映射到目标状态空间，并将各量测信息与观测模型关联，得到量测‑模型关联随机有限集；根据当前时刻的量测‑模型关联随机有限集及前一时刻已有目标的状态信息，采用高斯混合概率假设密度算法确定当前时刻已有目标的状态信息，以对已有目标进行跟踪；根据当前时刻及前一时刻的量测‑模型关联随机有限集，采用时间延长目标检测算法确定新生目标状态随机有限集，以对新生目标进行跟踪。本发明实现了密集杂波下多观测路径多目标的跟踪，并减轻了计算负担。
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公开(公告)号：CN116186643A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310464559.9
申请日：2023-04-27
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开一种多传感器协同目标跟踪方法、系统、设备及介质，涉及目标跟踪技术领域。该方法包括：采用容积卡尔曼信息滤波算法，根据传感器节点上一时刻的目标状态估计值和误差协方差矩阵，确定传感器节点当前时刻的信息向量、信息矩阵、目标状态估计值和误差协方差矩阵；采用聚类算法，根据传感器网络中所有传感器节点当前时刻的目标状态估计值，确定可靠节点集合；采用一致性融合算法，根据可靠节点集合中所有可靠节点当前时刻的信息向量和信息矩阵，确定传感器网络当前时刻的协同目标状态估计结果。本发明能够提高协同目标跟踪系统的鲁棒性，从而在部分传感器节点失效的情况下，仍然可以取得持续稳定的目标跟踪效果。
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