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公开(公告)号：CN110208791A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910547146.0
申请日：2019-06-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S13/68
Abstract: 本发明涉及一种纯角度跟踪伪线性滤波方法，该方法对每个跟踪周期依次执行如下步骤：从观测雷达处获取量测信息，若当前周期为起始周期，则通过在真实目标状态周围形成高斯分布，生成目标状态估计；根据获取的量测信息，利用状态方程计算状态一步预测及状态预测协方差；利用拟线性量测方程计算量测一步预测和量测预测协方差；根据状态的一步预测得到方位角预测值和预测量测矩阵，进而计算被估计的状态和量测之间的互协方差；计算更新状态估计和状态估计协方差，完成当前周期的目标跟踪。本发明提供的纯角度跟踪伪线性滤波方法能够有效改善目标跟踪性能。
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公开(公告)号：CN108490433B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201810120311.X
申请日：2018-02-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于序贯滤波的空时偏差联合估计与补偿方法及系统，其中方法包括：利用UKF滤波算法估计目标状态，采用不敏变换计算状态采样点和对应的权值；利用状态采样点和对应的权值计算预测状态采样点，预测状态和预测状态误差协方差矩阵；利用预测状态采样点计算预测量测采样点，以及第k个量测时刻的预测量测向量；利用预测量测采样点和第k个量测时刻的预测量测向量计算新息矩阵以及状态和观测之间的互协方差矩阵，并获得卡尔曼增益；更新扩维状态向量和扩维状态误差协方差矩阵的估计。本发明用空时偏差对目标状态进行扩维，对收到的传感器量测数据进行序贯处理，基于UKF方法对扩维后的状态向量进行估计，实现了目标状态和空时偏差的同时估计。
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公开(公告)号：CN108490429B
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201810120330.2
申请日：2018-02-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明涉及一种TWS雷达多目标跟踪方法及系统，其中方法包括：初步间隔计算步骤、计算目标的统计距离，并判断统计距离是否落入波门范围内，是则计算观测时间与上一时刻状态估计的时间的差值作为重访时间间隔；否则扩大波门直至观测落入波门为止；状态更新步骤、根据初步间隔计算步骤中获得的重访时间间隔重新计算目标的统计距离，并判断新的统计距离是否落入波门范围内，是则利用落入波门内的观测进行状态更新。本发明利用落入波门内的观测进一步估计重访间隔，建立了一个新的边扫描边跟踪雷达中求解重访间隔的模型，解决了TWS雷达中重访时间间隔不确定的问题，提高了TWS雷达的跟踪性能，实现了精确跟踪。
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公开(公告)号：CN108802722B
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201810984500.1
申请日：2018-08-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明涉及一种基于虚拟谱的弱目标检测前跟踪方法，包括：获取雷达回波数据，并得到目标单帧回波函数；基于目标多帧积累的速度域包络得到速度分辨率，确定速度滤波器的数量；对于每个速度滤波器，构造虚拟谱，其峰值为分辨单元的量测值，中心位置为该速度滤波器预测的最后一帧的目标位置；将该批次中各帧的虚拟谱的强度累加得到各个速度滤波器的多帧积累结果；根据预设的检测门限判断是否有速度滤波器的峰值超过检测门限，否则判断没有检测到目标，是则记录最大峰值所在的位置单元及速度单元，并根据目标空间域和速度域波形估计出目标的位置和速度；进行航迹回溯并输出。本发明可以提高多帧积累后的信噪比增益，检测概率和参数估计精度。
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公开(公告)号：CN106874701B
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201710231054.2
申请日：2017-04-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种基于模型切换次数受限的多模型机动目标跟踪滤波方法，涉及机动目标跟踪领域，具体涉及一种多模型的机动目标跟踪滤波方法。本发明为了解决现有多模型滤波不能描述高阶模型切换先验信息的问题以及在保证较高滤波精度时存在计算量大的问题。本发明首先对2阶模型序列中的模型进行建模，并基于跳变次数受限的假设设置2阶模型序列的转移概率pijl，然后初始化k为1、2时估计状态向量和相对应的协方差及2阶模型序列概率，然后对k≥3时的状态用模型切换次数受限的多模型机动目标跟踪滤波方法进行滤波。本发明适用于模型切换次数受限的多模型机动目标跟踪滤波。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108802722A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810984500.1
申请日：2018-08-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明涉及一种基于虚拟谱的弱目标检测前跟踪方法，包括：获取雷达回波数据，并得到目标单帧回波函数；基于目标多帧积累的速度域包络得到速度分辨率，确定速度滤波器的数量；对于每个速度滤波器，构造虚拟谱，其峰值为分辨单元的量测值，中心位置为该速度滤波器预测的最后一帧的目标位置；将该批次中各帧的虚拟谱的强度累加得到各个速度滤波器的多帧积累结果；根据预设的检测门限判断是否有速度滤波器的峰值超过检测门限，否则判断没有检测到目标，是则记录最大峰值所在的位置单元及速度单元，并根据目标空间域和速度域波形估计出目标的位置和速度；进行航迹回溯并输出。本发明可以提高多帧积累后的信噪比增益，检测概率和参数估计精度。
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公开(公告)号：CN108303692A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201810089977.3
申请日：2018-01-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明提供一种解多普勒模糊的多目标跟踪方法，包括步骤一：在目标跟踪过程中，从观测雷达处获得目标位置量测信息，并设定目标追踪参数；步骤二：判断当前时刻暂时航迹及真实航迹的有无；若无航迹或当前为所述观测雷达扫描跟踪的第一、二周期，依据所述观测雷达当前周期和前一周期所获得的量测进行滤波初始化，获得航迹目标状态值；步骤三：依据k-1时刻目标状态及状态方程预测该航迹k时刻状态向量；步骤四：依据所述目标位置量测信息进行波门选择；步骤五：利用位置量测状态更新值进行多普勒维量测的波门选择及状态更新；步骤六：对当前时刻未被任意航迹关联的量测进行滤波初始化，重复上述步骤二至步骤五，从而获得多目标航迹状态。
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公开(公告)号：CN106767832A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710032843.3
申请日：2017-01-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于动态多维分配的被动多源多目标跟踪方法，本发明涉及被动多源多目标跟踪领域，是要解决现有的被动多源多目标跟踪算法对目标航迹关联准确度低和算法时间复杂度高的问题。本发明步骤为：一：对应于该目标的航迹p的预选波门；二：构建代价函数和二值变量；三：得到(S+1)‑D分配公式，并给出约束条件；四：对(S+1)‑D分配公式进行降维处理，得到二维分配公式；五：计算二维分配公式的对偶解；步骤六：利用次梯度向量对拉格朗日乘子更新；七：得到航迹p和对应观测值的分配组合；八：利用似然函数进行最大似然估计；九：根据卡尔曼滤波方法估计目标状态，用状态估计值更新航迹，实现多目标跟踪。本发明应用于航空和机载雷达领域。
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公开(公告)号：CN105866769B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201610339298.8
申请日：2016-05-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种并行运算的多目标检测前跟踪方法，该方法包括以下步骤：步骤A、获取雷达回波数据；步骤B、针对各预定的方向，分别进行值函数的积累，根据所述值函数的积累，利用航迹回溯的方法，确定该预定方向的目标的航迹；步骤C、进行航迹融合，将各预定方向搜索出的航迹融合到一起；步骤D、输出完整的航迹。依据本发明方法的实施方式改善了对交叉运动目标的检测跟踪的性能，减少了运算的时间。
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公开(公告)号：CN106021194A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610339299.2
申请日：2016-05-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G06K9/6289 , G06F17/16 , G06F17/17
Abstract: 本发明公开了一种多传感器多目标跟踪偏差估计方法，包括：还原步骤，还原本地传感器量测值us(k|k)及其协方差矩阵Us(k|k)；卡尔曼增益获取步骤，利用所获得的本地传感器量测值协方差矩阵获得卡尔曼增益Ws,k；偏差虚拟量测获取步骤，利用卡尔曼增益，获取偏差向量的虚拟量测融合偏差向量虚拟量测获得步骤，根据偏差向量的虚拟量测，获得融合偏差向量虚拟量测；偏差估计向量与偏差估计协方差矩阵获取步骤，根据偏差向量的虚拟量测融合偏差向量虚拟量测以及上一时刻的偏差估计向量及偏差估计协方差矩阵，获得偏差估计向量与偏差估计协方差矩阵。使用本发明的方法可以实现对偏差的有效估计。
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