公开(公告)号：CN103065037B

公开(公告)日：2015-10-07

申请号：CN201210455744.3

申请日：2012-11-13

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 葛泉波 ,  许大星 ,  文成林 ,  骆光州

IPC: G06F19/00

Abstract: 本发明属于目标跟踪领域，主要涉及一种非线性系统基于分散式容积信息滤波的目标跟踪方法。现有的容积卡尔曼的非线性系统目标跟踪方法是在过程噪声与测量噪声不相关及各测量噪声也互不相关的假设前提下进行的。这就大大限制了它的使用范围。本发明推导了噪声相关的扩展卡尔曼信息滤波，并在时间更新与测量更新这两个过程中嵌入容积卡尔曼信息滤波，也就解决了噪声相关的问题，使得本发明的方法实用性大大增强，另外本发明是基于分散式的，利用矩阵对角化原理，很大程度上降低了矩阵的维数，避免了高维带来的维数灾难问题。

公开(公告)号：CN103017771B

公开(公告)日：2015-06-17

申请号：CN201210581781.9

申请日：2012-12-27

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 刘伟峰 ,  文成林 ,  骆光州 ,  许大星

IPC: G01C21/20

Abstract: 本发明涉及一种静止传感器平台的多目标联合分配与跟踪方法，针对传感器组网多目标跟踪过程中存在传感器配置选择与跟踪问题，本发明提出采用以多传感器最小费用函数的目标函数为优化对象，通过引入传感器功耗来综合描述传感器量测目标距离和费用，使多传感器功耗最小化，首先完成传感器选择，其次依据传感器网络约束分配算法条件建立传感器与目标之间的关联关系并给出了多传感器MHT概率计算公式，以此为基础获取目标量测，估计目标状态。

公开(公告)号：CN103065037A

公开(公告)日：2013-04-24

申请号：CN201210455744.3

申请日：2012-11-13

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 葛泉波 ,  许大星 ,  文成林 ,  骆光州

IPC: G06F19/00

Abstract: 本发明属于目标跟踪领域，主要涉及一种非线性系统基于分散式容积信息滤波的目标跟踪方法。现有的容积卡尔曼的非线性系统目标跟踪方法是在过程噪声与测量噪声不相关及各测量噪声也互不相关的假设前提下进行的。这就大大限制了它的使用范围。本发明推导了噪声相关的扩展卡尔曼信息滤波，并在时间更新与测量更新这两个过程中嵌入容积卡尔曼信息滤波，也就解决了噪声相关的问题，使得本发明的方法实用性大大增强，另外本发明是基于分散式的，利用矩阵对角化原理，很大程度上降低了矩阵的维数，避免了高维带来的维数灾难问题。

公开(公告)号：CN103017771A

公开(公告)日：2013-04-03

申请号：CN201210581781.9

申请日：2012-12-27

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 刘伟峰 ,  文成林 ,  骆光州 ,  许大星

IPC: G01C21/20

Abstract: 本发明涉及一种静止传感器平台的多目标联合分配与跟踪方法，针对传感器组网多目标跟踪过程中存在传感器配置选择与跟踪问题，本发明提出采用以多传感器最小费用函数的目标函数为优化对象，通过引入传感器功耗来综合描述传感器量测目标距离和费用，使多传感器功耗最小化，首先完成传感器选择，其次依据传感器网络约束分配算法条件建立传感器与目标之间的关联关系并给出了多传感器MHT概率计算公式，以此为基础获取目标量测，估计目标状态。

公开(公告)号：CN102999696A

公开(公告)日：2013-03-27

申请号：CN201210454749.4

申请日：2012-11-13

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 文成林 ,  许大星 ,  葛泉波 ,  骆光州

IPC: G06F19/00

Abstract: 本发明属于目标跟踪领域，主要涉及噪声相关系统基于容积信息滤波的纯方位跟踪方法。现有的容积卡尔曼的非线性系统目标跟踪方法是在过程噪声与测量噪声不相关的假设前提下进行的，这就大大限制了它的使用范围。本发明是在推导了噪声相关的扩展卡尔曼信息滤波的前提下，在时间更新与测量更新这两个过程中嵌入容积卡尔曼信息滤波。也就解决了噪声相关的问题，使得本发明的方法实用性大大增强。

公开(公告)号：CN102999696B

公开(公告)日：2016-02-24

申请号：CN201210454749.4

申请日：2012-11-13

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 文成林 ,  许大星 ,  葛泉波 ,  骆光州

IPC: G06F19/00

Abstract: 本发明属于目标跟踪领域，主要涉及噪声相关系统基于容积信息滤波的纯方位跟踪方法。现有的容积卡尔曼的非线性系统目标跟踪方法是在过程噪声与测量噪声不相关的假设前提下进行的，这就大大限制了它的使用范围。本发明是在推导了噪声相关的扩展卡尔曼信息滤波的前提下，在时间更新与测量更新这两个过程中嵌入容积卡尔曼信息滤波。也就解决了噪声相关的问题，使得本发明的方法实用性大大增强。