公开(公告)号：CN117113636A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202310906399.9

申请日：2023-07-21

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 魏少明 ,  林应斌 ,  王俊 ,  吴钦辰 ,  曾雅俊

IPC: G06F30/20 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了基于群信息与多目标信息的交互跟踪方法，属于群目标跟踪领域。首先获取各目标的量测，并使用航迹波门对量测进行分组，得到群结构Gt0后，对群结构Gt0进行群的分离和合并，得到稳定的群结构。然后获取k‑1时刻的多目标状态，并结合稳定更新的群结构，进行多目标状态预测。使用量测与多目标预测状态值生成得分矩阵，根据多目标跟踪算法生成假设关联结果，同时对多目标状态进行更新。分别使用更新后的多目标状态和分组量测对群结构进行更新，对两个更新后的群结构进行加权求和，得到校正后的群结构。利用校正后的群结构预测下一时刻的群质心状态，循环进行群目标的预测和校正。本发明充分利用了群信息和多目标信息，提高了预测精度和运算速度。

公开(公告)号：CN117992763A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410084098.7

申请日：2024-01-19

Applicant: 北京航空航天大学 ,  中国船舶集团有限公司第七二四研究所

Inventor： 魏少明 ,  林应斌 ,  卢卓童 ,  毛硕 ,  陆赢 ,  冷鹏飞

IPC: G06F18/21 ,  G01S13/66 ,  G01S13/87 ,  G01S7/41 ,  G06F18/10 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明公开了一种基于TCPHD滤波器的厚尾噪声多传感器多目标跟踪方法，属于多传感器多目标跟踪领域，具体是：针对单传感器下多目标的跟踪过程，使用GSTM分布对过程和量测非高斯厚尾噪声进行建模；然后，构造GSTM‑TCPHD滤波器，对多目标进行预测和更新，得到多目标的运动轨迹；并使用VB近似方法，对更新过程中的两个Gst函数的乘积进行求解，计算出后验概率的近似解，即每个目标各自的轨迹。接着，针对多传感器下的多目标跟踪场景，使用两步贪婪近似法对传感器量测信息分别进行处理，得到每个目标各自的量测数据和杂波数据。最后，构造MS‑GSTM‑TCPHD滤波器进行预测，更新得到每个目标的运动轨迹。本发明充分利用了非高斯厚尾噪声的信息，显著提高多目标的跟踪精度。

公开(公告)号：CN117075631A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202311035061.7

申请日：2023-08-16

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 魏少明 ,  林应斌 ,  王俊 ,  吴钦辰 ,  曾雅俊

IPC: G05D1/10 ,  G06N7/01

Abstract: 本发明公开了一种基于无人机集群目标的检测跟踪识别方法，属于雷达群目标跟踪技术。本发明方法包括：首先根据当前无人机集群内目标的不同类型，使用不同的群目标检测跟踪方式预测无人机集群目标的运动状态；然后对预测的无人机集群目标的运动状态使用容差多模型进行更新，将更新的结果作为最终跟踪识别的结果；其中，容差多模型使用多模型扩展卡尔曼滤波器构建，将预测的运动状态，使用多个线性模型计算对应的扩展状态，再进行加权求和，得到更新后的无人机集群目标的运动状态。本发明方法可以适应无人机群队形的变化，获得更接近真实的群扩展状态估计，提高了群目标跟踪精度。