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公开(公告)号：CN111736146B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202010631409.9
申请日：2020-07-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本申请涉及一种基于速度滤波的双基地检测前跟踪方法及装置。所述基于速度滤波的双基地检测前跟踪算法包括获取预设的笛卡尔速度组；获取双基地雷达回波数据；生成每一帧回波数据的雷达回波数据平面；将雷达回波数据平面转换成笛卡尔坐标系平面；选取任意一帧作为汇聚帧，分别获取除汇聚帧以外的每一帧在汇聚帧所在时刻的雷达回波数据平面组；生成积累平面组；获取积累平面组中的一个积累平面作为最终平面；根据最终平面获取汇聚帧的目标位置；根据汇聚帧的目标位置获取其他帧的目标位置；根据汇聚帧的目标位置以及其他帧的目标位置生成目标轨迹。采用本申请的基于速度滤波的双基地检测前跟踪方法避免了由于运动模型失配造成的积累能量损失。
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公开(公告)号：CN113514823B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202110449473.X
申请日：2021-04-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于伪谱的多模型机动目标检测前跟踪方法、计算机设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取雷达原始回波数据，建立目标在距离‑角度观测平面的回波模型；建立目标状态的演化方程，用于同时描述CT目标和CV目标的运动模型；设置目标参数匹配滤波器；设批处理中目标发生一次运动模型跳变，根据所述演化方程确定目标的预测位置；在距离‑角度平面基于伪谱积累实现多帧能量积累；根据预设的检测门限，判断是否有能量积累结果的峰值大于检测门限；进行航迹回溯；输出航迹回溯结果。本发明能同时描述CV和CT目标的运动模型，并解决批处理过程中可能存在模型跳变影响能量积累的问题。
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公开(公告)号：CN111708013B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202010620953.3
申请日：2020-07-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S13/70
Abstract: 本发明涉及一种距离坐标系目标跟踪滤波方法、计算机设备及计算机可读存储介质，该方法包括：在距离‑多普勒子空间对目标匀速运动建模，获得距离坐标系状态方程及对应距离量测的量测方程；从雷达处获取距离量测，若当前跟踪的周期k≤3，则利用基于目标匀速运动模型的初始化方法进行滤波初始化，若当前跟踪的周期k>3则跳过滤波初始化执行下一步骤；利用距离量测进行非线性滤波，根据k‑1周期的状态估计和状态估计协方差，更新k周期的状态估计和状态估计协方差。本发明能够针对不含角度量测和多普勒量测的距离量测序列进行滤波，从而估计出目标运动的距离‑多普勒状态。
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公开(公告)号：CN108319570B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201810093126.6
申请日：2018-01-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/16
Abstract: 本发明公开一种异步多传感器空时偏差联合估计与补偿方法及装置，所述方法包括：步骤a，计算k‑1融合时刻的状态采样点和对应权值；步骤b，计算k融合时刻的预测状态采样点，预测状态和预测状态误差协方差矩阵；步骤c，计算预测量测采样点，预测量测向量；步骤d，计算新息协方差矩阵、状态和观测之间的互协方差矩阵；步骤e，确定k融合时刻的估计状态和估计状态误差协方差矩阵；步骤f，读取目标状态估计、空间偏差估计和时间偏差估计；步骤g，令k＝k+1，重复上述步骤，形成闭环循环操作；所述装置与所述方法对应。这样，在传感器数据率不同的情况下，对扩维后的状态向量进行估计，通过迭代，在获得目标状态估计的同时实现了对空时偏差的有效估计和补偿。
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公开(公告)号：CN112285697A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011124932.9
申请日：2020-10-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明涉及一种多传感器多目标空时偏差校准与融合方法、计算机可读存储介质，该方法包括：计算k时刻i目标的扩维状态预测，扩维状态预测协方差和传感器s对目标i的扩维观测预测；定义映射p＝p(m)用于指示相应目标的编号；采用递归处理策略计算m＝i+1,...,i+N‑1时，k时刻目标i的扩维状态估计误差和目标p(m)的扩维状态估计误差之间的互协方差；计算扩维状态预测和扩维观测预测之间的互协方差以及扩维观测预测的自协方差；更新k时刻目标i的扩维状态估计及扩维状态估计协方差。本发明在同一时刻、不同目标、不同传感器之间执行序贯处理策略，实现序贯估计每个目标状态的同时，改善多传感器空时偏差估计的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111077518B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201911322113.2
申请日：2019-12-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及空间目标跟踪技术领域，尤其涉及一种基于距离‑多普勒量测的跟踪滤波方法及装置、计算机设备、计算机可读存储介质；该方法包括：构造距离‑多普勒空间状态向量；建立距离‑多普勒空间的系统模型；利用两点差分法，对距离‑多普勒空间状态向量进行滤波初始化；利用不敏卡尔曼滤波器和距离‑多普勒量测，在对应的系统模型下进行滤波，提取距离和多普勒信息。本发明可仅依靠距离‑多普勒量测提取距离和多普勒信息，实现空间目标跟踪。
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公开(公告)号：CN111736146A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010631409.9
申请日：2020-07-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本申请涉及一种基于速度滤波的双基地检测前跟踪方法及装置。所述基于速度滤波的双基地检测前跟踪算法包括获取预设的笛卡尔速度组；获取双基地雷达回波数据；生成每一帧回波数据的雷达回波数据平面；将雷达回波数据平面转换成笛卡尔坐标系平面；选取任意一帧作为汇聚帧，分别获取除汇聚帧以外的每一帧在汇聚帧所在时刻的雷达回波数据平面组；生成积累平面组；获取积累平面组中的一个积累平面作为最终平面；根据最终平面获取汇聚帧的目标位置；根据汇聚帧的目标位置获取其他帧的目标位置；根据汇聚帧的目标位置以及其他帧的目标位置生成目标轨迹。采用本申请的基于速度滤波的双基地检测前跟踪方法避免了由于运动模型失配造成的积累能量损失。
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公开(公告)号：CN107015945B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201710231055.7
申请日：2017-04-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于混合转移分布的高阶交互式多模型滤波方法，本发明涉及基于混合转移分布的高阶交互式多模型滤波方法。本发明为了解决现有方法中高阶马尔科夫链的设置参数多、设置过程繁琐以及精度较低的问题。本发明包括：一：采用混合转移分布模型得到n阶模型序列转移概率；二：对k时刻进行实时处理；三：对k＝1时的状态进行初始化；四：对k＝2时的状态进行初始化；五：对k进行判断，当k＝n时，则对k时刻的n阶模型序列概率，n阶模型序列状态估计值和相对应的协方差进行初始化；六：对3≤k≤n时的状态进行交互式多模型滤波算法；七：对k>n时的状态进行广义高阶交互式多模型滤波。本发明用于机动目标跟踪领域。
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公开(公告)号：CN111722213A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010629236.7
申请日：2020-07-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S13/70
Abstract: 本发明涉及一种机动目标运动参数的纯距离提取方法、计算机设备及计算机可读存储介质，该方法包括：在距离-多普勒子空间对匀加速机动的目标进行匀加速运动建模，获得距离坐标系状态方程及对应距离量测的量测方程；从雷达处获取距离量测，若当前跟踪的周期k≤5，则利用基于匀加速运动模型的初始化方法进行滤波初始化，若当前跟踪的周期k>5则跳过滤波初始化；利用距离量测进行非线性滤波，根据k-1周期的状态估计和状态估计协方差，更新k周期的状态估计和状态估计协方差；判断是否结束非线性滤波过程。本发明能够只依赖距离量测序列进行滤波，从而估计出目标运动的距离-多普勒状态。
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公开(公告)号：CN111708015A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010671798.8
申请日：2020-07-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及雷达目标跟踪滤波技术领域。本发明的一种多径效应下的低空目标跟踪滤波方法包括：建立基于单脉冲比观测的系统模型，所述系统模型中的观测方程为单脉冲比关于目标状态的函数；应用基于分段二分法的初始化方法进行滤波器初始化，得到目标可能的初始状态；对得到的每个可能的初始状态分别应用不敏卡尔曼滤波器进行滤波；将所述不敏卡尔曼滤波器的滤波结果应用静态多模型估计器得到目标高度估计，实现低空目标跟踪。本发明能够减小目标高度估计的误差，对目标进行有效地跟踪，并且上述初始化方法使运行时间得以缩短，同时也减少了可能遗漏的目标状态。
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