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公开(公告)号：CN110456360B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201910762444.1
申请日：2019-08-19
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种针对非连续目标被动多阵列声呐检测跟踪方法，应用于被动探测领域，针对现有技术中存在的检测跟踪发散、目标识别失败、航迹断裂等问题；本发明通过对非连续阵列接收信号进行建模，并根据建立的模型得到多个阵列声呐的量测数据，基于得到的量测数据建立联合似然函数，并构造联合似然比函数，根据联合似然比的值结合联合似然函数对目标的状态及其非连续特性进行估计；本发明的方法不仅能有效识别目标非连续特性，且对非连续性目标的跟踪精度明显提高。
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公开(公告)号：CN110031797A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910313100.2
申请日：2019-04-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种用于被动传感系统对具有非连续特性目标的检测跟踪方法，应用于被动传感系统目标检测跟踪技术领域，针对现有技术不适用于非连续目标的跟踪，且没有考虑对信号的非连续特性进行估计的问题；本发明首先，根据传感器最新接收到的断续量测，对其进行非连续周期划分并结合信号周期滑窗自适应地估计目标的非连续特性；然后同步确定目标状态的更新时刻，并在贝叶斯框架下推导变周期滤波公式得到关于目标状态的后验概率密度函数；最后利用最小均方误差准则对目标状态进行估计，本发明的方法可以实现对非连续目标状态及其非连续特性的联合估计。
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公开(公告)号：CN109917373A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910269819.0
申请日：2019-04-04
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种运动补偿搜索的动平台雷达的动态规划检测前跟踪方法，应用于雷达目标检测领域，为解决运动平台下由量测网格失配引起的离散化状态空间确定困难的问题；本发明首先采用一种时变式量测网格化方法离散化整个状态空间，接着利用坐标系变化的方法计算状态单元格在绝对大地坐标系下的位置，然后根据搜索速度回推上一帧的可能位置，最后根据运动补偿计算出搜索的有效状态空间范围，以完成动平台下的动态规划检测前跟踪算法中的值函数积累过程；在计算量低、跟踪精度高的情况下本发明的方案使得动态规划检测前跟踪算法可以适用于动平台雷达，并大大提高了雷达对微弱目标的检测跟踪性能。
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公开(公告)号：CN110187335B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201910553215.9
申请日：2019-06-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种针对具有非连续特性目标的粒子滤波检测前跟踪方法，包括以下步骤：S1、初始化系统参数；S2、读取原始量测数据；S3、计算原始量测数据的似然比，利用似然比准则估计目标的非连续特性；S4、利用粒子滤波实现对目标运动状态的估计；S5、令迭代系数k＝k+1，判断tk＞L是否成立，若是则算法结束；否则返回步骤S2；其中，L表示跟踪总时间。本发明解决了针对具有非连续特性目标的检测前跟踪问题，将目标的非连续特性带入贝叶斯跟踪流程内，可以实现对非连续运动状态及其信号非连续特性的联合估计。本发明的方法避免了门限检测，尽可能的保留了原始量测的全部信息，提高了对微弱目标的检测能力。
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公开(公告)号：CN110071831B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201910307732.8
申请日：2019-04-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于网络代价的节点选择方法，包括以下步骤：S1、对雷达组网系统的参数进行初始化；S2、保证目标跟踪精度满足要求，建立目标跟踪误差函数约束条件；S3、建立网络代价模型，确立资源优化问题；S4、确定目标优先级；S5、确定节点选择矩阵；S6、确定簇首选择矩阵。本发明解决了现有雷达节点选择方式一味追求最大化跟踪精度而造成系统在节点调度和通信传输等方面的风险加大的问题，在保证跟踪精度的同时最小化了节点和通信代价，实现了跟踪精度随目标位置灵活调整以节省雷达资源，求解过程简单、精度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109839633A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201910175531.7
申请日：2019-03-08
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/66
Abstract: 本发明公开一种基于最小覆盖空域的机载预警雷达的多帧检测前跟踪方法，为了解决因雷达平台移动引起的量测空域网格不对齐，给基于动态规划的检测前跟踪算法带来的实施困难；本发明首先采用一种量测网格对齐式离散化方法离散化整个状态空间，接着利用坐标系变化的方法确定出量测和状态的映射关系，然后遍历各维度的最大映射结果以压缩覆盖空域的大小，再根据映射关系完成对应最小覆盖空域维度的积累数据准备，最后用检测前跟踪算法完成对目标的检测跟踪；本发明的方法尽可能的保留了量测点迹的原始位置，在保留绝大部分量测点迹的情况下，压缩搜索空域的大小，在保证跟踪精度的同时使算法计算负担较小。
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公开(公告)号：CN107590509A
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201710740143.X
申请日：2017-08-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最大期望近似的切尔诺夫融合方法。其包括在每部传感器进行粒子滤波获得本地的估计结果，同时采用最大期望方法将本地估计结果近似为高斯混合分布，并在多传感器之间交互高斯混合参数，然后利用一阶近似模型下的切尔诺夫融合方法进行初步的数据融合，将融合结果作为重要性采样函数，恢复各个传感器的本地粒子样本，同时计算对应的指数权值，获得每个粒子样本的指数加权结果，并作为新的粒子样本，并再次利用最大期望方法将其近似为高斯混合分布，最后依据切尔诺夫融合准则进行分布式数据融合，利用融合结果计算得到目标的估计状态。该方法可以实现最优的切尔诺夫融合，获得精度高且保守的分布式数据融合结果。
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公开(公告)号：CN110031797B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201910313100.2
申请日：2019-04-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种用于被动传感系统对具有非连续特性目标的检测跟踪方法，应用于被动传感系统目标检测跟踪技术领域，针对现有技术不适用于非连续目标的跟踪，且没有考虑对信号的非连续特性进行估计的问题；本发明首先，根据传感器最新接收到的断续量测，对其进行非连续周期划分并结合信号周期滑窗自适应地估计目标的非连续特性；然后同步确定目标状态的更新时刻，并在贝叶斯框架下推导变周期滤波公式得到关于目标状态的后验概率密度函数；最后利用最小均方误差准则对目标状态进行估计，本发明的方法可以实现对非连续目标状态及其非连续特性的联合估计。
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公开(公告)号：CN110187335A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910553215.9
申请日：2019-06-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种针对具有非连续特性目标的粒子滤波检测前跟踪方法，包括以下步骤：S1、初始化系统参数；S2、读取原始量测数据；S3、计算原始量测数据的似然比，利用似然比准则估计目标的非连续特性；S4、利用粒子滤波实现对目标运动状态的估计；S5、令迭代系数k＝k+1，判断tk＞L是否成立，若是则算法结束；否则返回步骤S2；其中，L表示跟踪总时间。本发明解决了针对具有非连续特性目标的检测前跟踪问题，将目标的非连续特性带入贝叶斯跟踪流程内，可以实现对非连续运动状态及其信号非连续特性的联合估计。本发明的方法避免了门限检测，尽可能的保留了原始量测的全部信息，提高了对微弱目标的检测能力。
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公开(公告)号：CN110146850A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910534932.7
申请日：2019-06-20
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种用于多基地雷达失序量测融合的粒子滤波集中式跟踪方法，属于多基地雷达系统数据融合技术领域。本发明序贯地利用失序量测更新失序量测产生时刻和最新顺序滤波时刻间的所有状态，并利用粒子滤波实现目标跟踪，克服了由于雷达站点数据处理时间不同和通信链路延迟等原因引起的雷达量测失序，从而导致目标融合跟踪性能恶化的问题。本发明判断当前量测是否是顺序量测，若是进行顺序量测更新，否则进行失序量测融合，有效解决了多基地雷达系统中因各雷达站点数据预处理时间不同和通信链路延迟等原因导致的多个任意时序的失序量测的问题，针对多个任意时序的失序量测问题提出了一种普适的解决方法，相比于直接忽略失序量测的融合精度更高。
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