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公开(公告)号：CN109035301A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810761110.8
申请日：2018-07-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/246
CPC classification number: G06T7/251 , G06T2207/30108
Abstract: 一种基于斥力模型修正随机矩阵算法的群组目标跟踪方法，本发明涉及基于斥力模型修正随机矩阵算法的群组目标跟踪方法。本发明为了解决现有方法计算复杂度高和精度低的问题。本发明包括：一：建立群组目标运动时的空间斥力模型和特征子空间斥力模型；二：将步骤一建立的群组目标运动时的空间斥力模型和特征子空间斥力转换到直角坐标系下；三：用步骤二转换到直角坐标系下的特征子空间斥力模型修正雷达量测值，并用步骤二转换到直角坐标系下的空间斥力模型修正随机矩阵算法的运动方程和修正量测方程的特性预测协方差。本发明与交互多模型随机矩阵算法相比，队列估计精度提高了11.79％，位置估计精度提高了21.12％。本发明用于群组目标跟踪领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110348402B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201910637642.5
申请日：2019-07-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种结合特征频率的期望似然的信号检测方法，属于信号检测技术领域。本发明首先由信号的采样数据建立数据协方差矩阵，并得到该数据协方差矩阵的特征向量的傅立叶变换Wm(θk)；然后将所得Wm(θk)的频谱的峰值点所在频率定义为特征频率，计算结合特征频率的期望似然统计量，计算特征向量检测门限；再利用数值方法计算结合特征频率的期望似然统计量门限；最后由得到的新的二元假设检验公式得到检测结果。本发明解决了现有技术在低信噪比的情况下，检测概率低的问题。本发明可用于低信噪比情况下的信号检测。
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公开(公告)号：CN110348402A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910637642.5
申请日：2019-07-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种结合特征频率的期望似然的信号检测方法，属于信号检测技术领域。本发明首先由信号的采样数据建立数据协方差矩阵，并得到该数据协方差矩阵的特征向量的傅立叶变换Wm(θk)；然后将所得Wm(θk)的频谱的峰值点所在频率定义为特征频率，计算结合特征频率的期望似然统计量，计算特征向量检测门限；再利用数值方法计算结合特征频率的期望似然统计量门限；最后由得到的新的二元假设检验公式得到检测结果。本发明解决了现有技术在低信噪比的情况下，检测概率低的问题。本发明可用于低信噪比情况下的信号检测。
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公开(公告)号：CN110212966B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN201910502481.9
申请日：2019-06-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种相干源条件下基于重要性重采样的天线互耦校正方法，它属于信号到达方向估计技术领域。本发明解决了由于阵元之间的相互耦合的影响，导致传统MUSIC算法进行DOA估计的精度低的问题。本发明通过重要性重采样方法对空间平滑后的等效互耦矩阵进行估计，并利用新的MUSIC空间谱对目标信号DOA进行估计。相比于传统的MUSIC算法和一般的互耦矩阵重构MUSIC算法，本发明的重要性重采样方法具有更好的性能，对目标信号的DOA估计更加准确，可以使估计精度提高30％‑40％左右，而且本发明可以用于相干源条件下的天线互耦校正。本发明可以应用于信号到达方向估计技术领域。
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公开(公告)号：CN109035301B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201810761110.8
申请日：2018-07-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 一种基于斥力模型修正随机矩阵算法的群组目标跟踪方法，本发明涉及基于斥力模型修正随机矩阵算法的群组目标跟踪方法。本发明为了解决现有方法计算复杂度高和精度低的问题。本发明包括：一：建立群组目标运动时的空间斥力模型和特征子空间斥力模型；二：将步骤一建立的群组目标运动时的空间斥力模型和特征子空间斥力转换到直角坐标系下；三：用步骤二转换到直角坐标系下的特征子空间斥力模型修正雷达量测值，并用步骤二转换到直角坐标系下的空间斥力模型修正随机矩阵算法的运动方程和修正量测方程的特性预测协方差。本发明与交互多模型随机矩阵算法相比，队列估计精度提高了11.79％，位置估计精度提高了21.12％。本发明用于群组目标跟踪领域。
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公开(公告)号：CN110212966A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910502481.9
申请日：2019-06-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种相干源条件下基于重要性重采样的天线互耦校正方法，它属于信号到达方向估计技术领域。本发明解决了由于阵元之间的相互耦合的影响，导致传统MUSIC算法进行DOA估计的精度低的问题。本发明通过重要性重采样方法对空间平滑后的等效互耦矩阵进行估计，并利用新的MUSIC空间谱对目标信号DOA进行估计。相比于传统的MUSIC算法和一般的互耦矩阵重构MUSIC算法，本发明的重要性重采样方法具有更好的性能，对目标信号的DOA估计更加准确，可以使估计精度提高30％-40％左右，而且本发明可以用于相干源条件下的天线互耦校正。本发明可以应用于信号到达方向估计技术领域。
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