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公开(公告)号：CN111025273A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911219659.5
申请日：2019-12-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种畸变拖曳阵线谱特征增强方法及系统，其中方法包括：1、获取观测阵列信号xi(t)；2、基于理想波束形成粗略估计目标方位 为目标信号波束能量最大时的引导角；3、检测目标信号的L个功率最大的频率计算L个强线谱的阵列相对时延差向量Γl；4、使用加权的卡尔曼滤波，减小阵列相对时延差向量Γl的影响得到估计的阵列相对时延差Γ′；5、基于估计时延获取目标跟踪波束 通过傅里叶变换获得保真增强的线谱特征。该方法能够校正拖曳线列阵的畸变以及低信噪比情况下时延向量野值对波束形成影响，在多目标强干扰水声环境下实现对畸变拖曳阵的线谱特征增强。
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公开(公告)号：CN112034445B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202010824302.6
申请日：2020-08-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波雷达的车辆运动轨迹跟踪方法和系统，毫米波雷达实时获取车辆与雷达的距离、车辆相对于雷达的方位角和径向速度，其中跟踪方法包括：1、建立车辆状态转移方程和状态观测方程；2、获取车辆初始状态；设置粒子群并初始化每个粒子的状态；3、根据当前时刻毫米波雷达获取到的车辆观测量对粒子群进行第一次更新；4、对粒子群进行重新采样做第二次更新；5、根据第二次更新后的粒子权重和状态，计算当前时刻k车辆的状态估计，得到当前时刻车辆的位置和速度；6、跳转至步骤3进行下一时刻的车辆跟踪。该方法可以显著降低车辆观测数据中具有随机性和间歇性野值对车辆状态估计的影响，具有较强的抗奇异值能力。
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公开(公告)号：CN111025273B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201911219659.5
申请日：2019-12-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种畸变拖曳阵线谱特征增强方法及系统，其中方法包括：1、获取观测阵列信号xi(t)；2、基于理想波束形成粗略估计目标方位为目标信号波束能量最大时的引导角；3、检测目标信号的L个功率最大的频率计算L个强线谱的阵列相对时延差向量Γl；4、使用加权的卡尔曼滤波，减小阵列相对时延差向量Γl的影响得到估计的阵列相对时延差Γ′；5、基于估计时延获取目标跟踪波束通过傅里叶变换获得保真增强的线谱特征。该方法能够校正拖曳线列阵的畸变以及低信噪比情况下时延向量野值对波束形成影响，在多目标强干扰水声环境下实现对畸变拖曳阵的线谱特征增强。
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公开(公告)号：CN112034445A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010824302.6
申请日：2020-08-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波雷达的车辆运动轨迹跟踪方法和系统，毫米波雷达实时获取车辆与雷达的距离、车辆相对于雷达的方位角和径向速度，其中跟踪方法包括：1、建立车辆状态转移方程和状态观测方程；2、获取车辆初始状态；设置粒子群并初始化每个粒子的状态；3、根据当前时刻毫米波雷达获取到的车辆观测量对粒子群进行第一次更新；4、对粒子群进行重新采样做第二次更新；5、根据第二次更新后的粒子权重和状态，计算当前时刻k车辆的状态估计，得到当前时刻车辆的位置和速度；6、跳转至步骤3进行下一时刻的车辆跟踪。该方法可以显著降低车辆观测数据中具有随机性和间歇性野值对车辆状态估计的影响，具有较强的抗奇异值能力。
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