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公开(公告)号：CN115423019A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211066456.9
申请日：2022-09-01
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: G06K9/62 , G01S13/931
Abstract: 本发明公开了一种基于密度的模糊聚类方法，包括以下步骤：获取当前帧数据，获得簇类个数k‑计算每个簇类横向距离最大差值,更新簇类个数‑构造目标函数‑求解目标函数，获得一次模糊聚类结果‑重复直至满足终止条件，并且更新隶属度矩阵为和簇中心由更新的一次聚类结果作为输入初始值，构造新的目标函数‑再次求解目标函数，获得二次模糊聚类结果，迭代更新隶属度矩阵和位置中心点‑若二次模糊聚类满足迭代条件，则继续，否则重复‑输出更新的隶属度矩阵和位置中心点,得到二次模糊聚类结果，所得更新的隶属度矩阵即为最终的隶属度模糊矩阵。本发明采用上述基于密度的模糊聚类方法，优化聚类结果，并且有效解决相邻同速车辆被聚为一簇的问题。
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公开(公告)号：CN115372972A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210939065.7
申请日：2022-08-05
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: G01S13/91 , G01S13/931 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于交通毫米波雷达点云数据的聚类方法，所述方法包括以下步骤：获取当前帧的点云数据；对当前帧数据进行帧内DBSCAN处理；获取上一帧的聚类结果；使用当前帧的聚类结果和上一帧的聚类结果进行帧间聚类；输出聚类结果并进行点迹凝聚。本发明解决了小目标远距离时没有轨迹，大目标近距离时目标分裂两个难题，提升了点云数据聚类的质量，从而提升目标追踪的质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115372972B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210939065.7
申请日：2022-08-05
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: G01S13/91 , G01S13/931 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于交通毫米波雷达点云数据的聚类方法，所述方法包括以下步骤：获取当前帧的点云数据；对当前帧数据进行帧内DBSCAN处理；获取上一帧的聚类结果；使用当前帧的聚类结果和上一帧的聚类结果进行帧间聚类；输出聚类结果并进行点迹凝聚。本发明解决了小目标远距离时没有轨迹，大目标近距离时目标分裂两个难题，提升了点云数据聚类的质量，从而提升目标追踪的质量。
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公开(公告)号：CN116338804A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310209919.0
申请日：2023-03-07
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于DP‑TBD的电力线检测和识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一，FFT：对获得的信号进行FFT处理；步骤二，相参积累；步骤三，电力线铁塔检测：采用双门限CFAR处理数据，判断出所有疑似为电力线铁塔的目标的位置；步骤四，电力线检测：通过DP‑TBD形成雷达图像；步骤五，电力线识别：用Hough变换进行直线检测，提取出候选电力线，利用电力线的布拉格散射特性识别出真正的电力线。本发明采用上述基于DP‑TBD的电力线检测和识别方法，能够解决实际电力线回波数据处理时强波动目标检测问题，并能消除杂波虚警的影响，给出电力线跟踪结果，提升电力线的检测和识别效果。
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公开(公告)号：CN115356718A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211066459.2
申请日：2022-09-01
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: G01S13/72 , G01S13/88 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于交叉熵模糊聚类的多目标跟踪数据关联方法，包括以下步骤：获取当前帧的量测点迹和目标航迹的预测点，以航迹的预测点为波门中心设置跟踪波门，根据落入波门内的量测点情况筛选有效量测，并构造确认矩阵‑根据步骤1所得到的目标航迹和量测点迹数据，以波门中心为聚类中心，得到各量测点迹与目标航迹的隶属度矩阵，‑根据确认矩阵，对公共波门内的量测点进行隶属度修正处理，利用修正后的隶属度矩阵进行后续目标状态的滤波更新。本发明采用上述基于交叉熵模糊聚类的多目标跟踪数据关联方法，通过引入交叉熵模糊聚类和基于特征散度的修正因子，在有效降低算法计算量的同时，充分挖掘了特征信息，保证了目标跟踪的关联精度。
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公开(公告)号：CN115327490A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211062722.0
申请日：2022-08-31
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 本发明公开了一种投影矩阵预处理的主瓣干扰抑制方法，所述方法包括以下步骤：对接收信号模型采用泰勒估计方法获得精度更高的协方差矩阵；对接收信号的协方差矩阵进行特征值分解；根据分解后的特征值和特征向量构造特征投影矩阵，并对接收信号进行特征投影预处理；利用稀疏重构法对协方差矩阵进行重构；在主瓣范围内权矢量投影不变为前提求得信号的最优权向量；最后把预处理后的信号和权值相乘得到最终结果。
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公开(公告)号：CN115291205A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210939082.0
申请日：2022-08-05
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: G01S13/72 , G01S13/937 , G06T7/277
Abstract: 本发明公开了一种基于CRIT IC赋权的最近邻数据关联方法，所述方法包括以下步骤：设置雷达跟踪系统，进行运动模型参数估计，得到目标的航迹数据及量测点数据；对所得的目标航迹数据和量测点数据通过基于CRIT IC赋权的最近邻数据关联算法进行处理；经过基于CRITIC赋权的最近邻数据关联算法计算后，根据量测点与航迹的关联情况，更新航迹状态，以及通过卡尔曼滤波进行更新；若判断航迹终结，则返回步骤二，若航迹跟踪保持则通过卡尔曼滤波后输出航迹。本发明充分考虑了参与统计距离计算的量测点本身所包含的各特征指标的信息，无需引入其他特征信息，通过信息分析中的CRIT IC赋权法来确定各特征指标的重要程度，以此来改进以统计距离为关联准则的最近邻算法，实现简单，具有更强的适用性，且能够有效提高数据关联正确率，改善雷达目标跟踪效果。
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