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公开(公告)号：CN110208792A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910559780.6
申请日：2019-06-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明涉及一种同时估计目标状态和轨迹参数的任意直线约束跟踪方法，包括：从观测雷达处获取目标位置量测信息；用斜率和y轴截距参数分量对状态向量进行增广，得到增广的状态向量及增广的状态方程，构造伪量测描述约束关系；处理量测信息，利用处理后的量测，增广的状态方程和伪量测进行非线性滤波，更新状态估计和状态估计协方差，实现目标跟踪。本发明所提供的方法将轨迹参数增广至状态向量中，合理利用了目标运动轨迹中的形状特征信息，避免了信息浪费，提高了估计精度；序贯处理雷达量测和伪量测有效降低了运算负担，并且滤波结果包含了轨迹参数估计结果，有利于后续信息处理。
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公开(公告)号：CN110161494A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910461485.7
申请日：2019-05-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明涉及一种基于速度平方滤波的RD平面弱目标检测跟踪方法及装置，该方法包括：获取多帧雷达RD回波数据，建立回波模型以及用于演化目标距离和多普勒状态的模型；设置速度平方滤波器的宽度和数量；对于每个滤波器，根据其设置的速度平方预测目标位置，构造伪谱，实现RD平面多帧伪谱积累；根据预设的检测门限，判断是否存在目标，若存在则利用RD平面和速度平方域波形的特征，估计目标的距离、多普勒和速度平方；通过用于演化目标距离和多普勒状态的模型进行目标RD平面航迹回溯；输出回溯结果。本发明提出准确的目标距离多普勒演化模型，实现RD平面的准确多帧能量积累，提高检测概率和估计精度。
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公开(公告)号：CN107015945A
公开(公告)日：2017-08-04
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：CN106874701A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710231054.2
申请日：2017-04-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
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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公开(公告)号：CN105785358B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201610339346.3
申请日：2016-05-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种方向余弦坐标系下带多普勒量测的雷达目标跟踪方法，包括以下步骤：伪量测构造步骤，通过当前时刻k雷达获得的距离量测和多普勒量测的乘积构造伪量测；量测转换步骤，将方向余弦坐标系下的位置量测转换到直角坐标系下，获得转换位置量测；无偏一二阶矩计算步骤，计算转换位置量测误差的无偏一二阶矩和伪量测误差的无偏一二阶矩；笛卡尔状态信息提取步骤，利用转换位置量测和转换位置量测误差的无偏一二阶矩提取目标的笛卡尔状态信息；伪状态空间构造及伪状态信息提取步骤，利用伪量测的真值及其导数构造伪状态空间，并利用伪量测和笛卡尔状态信息提取伪状态信息；静态融合步骤，对伪状态信息和笛卡尔状态信息进行静态融合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119148117A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411327271.8
申请日：2024-09-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供了一种雷达目标高维信号检测估值方法，涉及雷达探测技术领域，其中方法包括：根据预设的精确距离演化模型，确定雷达目标待估高维信号参数的类型；根据预先计算的第一门限对待估高维信号参数的三维探测谱进行检测，确定三维探测谱中包含雷达目标的区域单元；根据预设的第二门限对探测数据局部最大值所在的所述区域单元的连通区进行筛选，得到参考探测数据，并对所述参考探测数据进行计算，得到待估高维信号参数的精确估计值。本方案，能够实现高维信号参数空间内目标检测，并得到更为准确的雷达目标的高维信号参数估计值。
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公开(公告)号：CN114942429B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202210612598.4
申请日：2022-05-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明实施例涉及雷达探测技术领域，特别涉及一种仅用距离‑多普勒观测的双站雷达协同跟踪方法及装置。其中方法包括：分别构造每部雷达的距离‑多普勒子空间状态向量，推导每部雷达的随时间变化的距离‑多普勒演化状态方程；利用不敏卡尔曼滤波器，根据每部雷达的距离‑多普勒子空间状态向量、距离‑多普勒演化状态方程以及距离‑多普勒量测方程，分别计算每部雷达对目标距离‑多普勒子空间状态的估计结果；利用不敏变换对每部雷达距离‑多普勒子空间状态估计结果进行分布式融合，以得到双站雷达协同对目标笛卡尔坐标状态的估计结果。本发明可以基于分布式融合实现双站雷达仅用距离‑多普勒观测的协同跟踪。
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公开(公告)号：CN117849780A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410028430.8
申请日：2024-01-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供了基于双基地距离‑多普勒观测的距离域目标跟踪方法，包括：基于待跟踪目标的空间信息，确定待跟踪目标的状态向量；基于笛卡尔近似匀速直线运动模型对状态向量进行计算，得到状态演化方程；利用蒙特卡洛采样策略和粒子群优化算法对待跟踪目标的状态向量进行初始化处理，得到每个搜索子区间的初始状态向量和初始协方差；利用一组无迹卡尔曼滤波器根据每个搜索子区间的初始状态向量和初始协方差对量测向量进行滤波处理，得到待跟踪目标的联合状态向量估计和联合协方差估计；其中，联合状态向量估计和联合协方差估计均用于跟踪定位待跟踪目标。本方案，能够对状态向量进行准确估计，并根据估计结果得到一个象限内目标的笛卡尔位置。
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公开(公告)号：CN115270971A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210915287.5
申请日：2022-07-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明实施例涉及机动目标跟踪技术领域，特别涉及一种决策辅助的切换受限多模型机动目标跟踪方法及装置。方法包括：在对每个模型序列的滤波器进行初始化之后，分别利用每个滤波器对目标当前时刻的量测进行滤波，以得到每个滤波器在当前时刻的状态估计结果和似然函数；然后，根据每个滤波器在当前时刻的似然函数，对目标的运动模式是否发生切换进行检测，若检测到发生模式切换，则输出对应滤波器在当前时刻的状态估计结果，若检测到未发生模式切换，则输出所有滤波器在当前时刻的状态估计结果进行加权融合后的状态估计结果。本方案可以保证在目标运动模式保持不变期间和模式切换时刻同时取得较好的估计精度。
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公开(公告)号：CN113406617B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110689887.X
申请日：2021-06-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种扇扫雷达多目标连续跟踪方法，该方法包括对接收到的每一个观测，取前一个扫描周期内的、未被已有的航迹利用的观测，组成第一预选观测集；根据第一预选观测集建立航迹，并结合航迹的状态进行滤波，计算下一个扫描周期航迹的预测估计及对应的波门时间区间；对各个已有的航迹，每个扫描周期内在当前航迹对应的波门时间区间结束时刻，根据波门时间区间确定采集时间区间，获取采集时间区间内的观测，组成第二预选观测集；在采集时间区间结束时刻，利用第二预选观测集对当前航迹的状态进行更新，并结合航迹的状态进行滤波，计算下一个扫描周期航迹的预测估计及对应的波门时间区间。本发明能够实现扇扫雷达低延迟跟踪。
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