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公开(公告)号:CN118444308A
公开(公告)日:2024-08-06
申请号:CN202410515027.8
申请日:2024-04-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S13/72 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种杂波环境下多目标跟踪模型生成方法及多目标跟踪方法,包括:获取多目标场景的训练数据;构建基于交叉注意力机制的雷达多目标跟踪网络;利用训练数据对雷达多目标跟踪网络进行训练。本发明所提出的多目标跟踪模型能够在完全没有任何先验信息的情况下通过交叉注意力机制层学习到前一时刻的目标的估计状态和当前时刻的量测值之间的数据关联概率,从而得到当前时刻剔除了杂波的目标量测信息;并且能够利用GRU网络对经过残差连接得到的目标量测相关信息之和进行滤波得到当前时刻的目标的估计状态,实现对多目标的跟踪;相比于现有技术,利用训练好的多目标跟踪模型进行多目标跟踪任务时不需要调整任何参数值,且跟踪效果更好。
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公开(公告)号:CN117075032A
公开(公告)日:2023-11-17
申请号:CN202311041228.0
申请日:2023-08-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于权值扰动的阵列协方差矩阵恢复及DOA估计方法,包括:步骤1:获取阵列接收的雷达回波数据;步骤2:将相移权方法应用于和差波束网络,根据雷达回波数据进行协方差矩阵部分恢复,得到部分恢复协方差矩阵;步骤3:构建超完备阵列流型矩阵;步骤4:根据超完备阵列流型矩阵和部分恢复协方差矩阵,利用Hadamard乘积参数化求解得到稀疏系数的最终解;步骤5:根据稀疏系数的最终解得到空间谱估计结果,实现DOA估计。本发明的基于权值扰动的阵列协方差矩阵恢复及DOA估计方法,通过利用分时的权值扰动获得降维阵列新息,然后通过新息恢复完整或部分的协方差矩阵,从而获得阵列全维空域自由度,进而具有实现多目标超分辨的能力。
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公开(公告)号:CN117053898A
公开(公告)日:2023-11-14
申请号:CN202311035614.9
申请日:2023-08-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01F23/80 , G01F23/284 , G01S7/02 , G01S7/36 , G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波雷达强杂波区弱物位检测与盲区缩小方法,包括:对雷达回波数据进行平方律检波处理,得到检测统计量;利用近距离右切CFAR算法得到前沿参考单元样本;计算门限系数和背景杂波功率水平估计值;根据门限系数和背景杂波功率水平估计值计算门限值,并将检测统计量与门限值进行比较,判断有无目标;当判断有目标存在时,根据关联波门和功率阈值对前沿参考单元样本中的所有峰值数据进行筛选,得到备选峰值数组;基于预设阈值对备选峰值数组进行距离判断,并选出目标峰值作为目标物位检测结果。该方法降低了近距离区弱小目标信号湮没在强多重回波中而被剔除的风险,缩小了盲区,提升了毫米波物位量测的鲁棒性,提高了测量精度。
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