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公开(公告)号：CN118013187B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410156544.0
申请日：2024-02-04
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于L型互质阵列的二维信号源GLMB跟踪方法，包括：基于L型互质阵列建模信号源状态；基于L型互质阵列构建信号源量测模型；获取信号源量测模型的协方差矩阵，基于协方差矩阵获得平滑协方差矩阵；利用GLMB滤波器预测信号源的方位角和仰角；基于协方差矩阵与信息论准则算法估计每一时刻信号源数目，并建立量测和信号源之间关联映射；基于信号源数目、平滑协方差矩阵计算获得信号源方位角似然函数和信号源仰角似然函数；利用GLMB滤波器和似然函数对预测的方位角和仰角进行更新。本发明可准确估计出场景中信号源的方位角和仰角，精确估计信号源的数目，实现信号源二维波达方向方位角和仰角的精确估计，提高跟踪精度。
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公开(公告)号：CN117742155B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202311826872.9
申请日：2023-12-26
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种鲁棒分散控制器的设计方法及系统，包括：构建控制系统的数学模型；对所述控制系统进行不确定性分析，获取加权函数；基于所述数学模型和所述加权函数，构建所述控制系统的广义被控对象模型；基于所述广义被控对象模型，根据预设控制器结构，设计鲁棒分散控制器。本发明能够抵抗系统中的各种不确定因素，如参数变化、外部干扰等，使得系统在面对这些不确定因素时仍能保持良好的控制性能。
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公开(公告)号：CN117951653B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410132570.X
申请日：2024-01-31
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明公开了基于Student’s t过程回归的平滑跟踪方法，包括：构建递归Student’s t过程回归模型；根据所述递归Student’s t过程回归模型对目标形状进行扩展，构建目标轮廓Student’s t过程模型；构建Student’s t平滑模型，基于贝叶斯平滑技术和所述递归Student’s t过程回归模型，获得扩展目标状态的平滑估计。本发明通过Student’s t过程学习模型输入与输出的非线性映射关系，并基于贝叶斯平滑框架对扩展目标形状信息进行平滑估计，在精确描述目标形状细节的前提下，有效提高了扩展目标形状的估计精度。
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公开(公告)号：CN117872349A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410112454.1
申请日：2024-01-26
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G01S13/72 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N7/01 , G01S13/66 , G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种机动扩展目标跟踪方法及系统，方法包括：设定扩展目标的初始运动状态参数和形状参数；收集量测数据，基于量测数据建立量测信息模型；基于初始化运动状态参数建立扩展目标的运动模型，利用TFMTT模型计算运动模型的状态转移矩阵；基于状态转移矩阵和量测信息模型，结合容积卡尔曼滤波对目标状态进行更新，得到扩展的目标位置信息；利用alpha‑shape算法基于形状参数获取扩展目标的大致轮廓，结合形状滤波器得到扩展目标的目标形状信息；基于目标位置信息和目标形状信息进行位置匹配，完成目标跟踪。本发明能够对复杂环境下的机动扩展目标进行形态和状态的准确估计，并且使的估计的准确率得到有效提升。
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公开(公告)号：CN116500575A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310527066.5
申请日：2023-05-11
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于变分贝叶斯理论的扩展目标跟踪方法和装置，包括：步骤S10、获取雷达量测的目标信息；步骤S20、对所述目标信息进行椭圆扩展目标状态初始化；步骤S30、根据椭圆扩展目标状态初始化结果，得到量测模型；步骤S40、根据量测模型，基于鲁棒性Student’st逆Wishart滤波器对目标的运动状态和形状扩展进行预测；步骤S50、根据预测结果，基于鲁棒性Student’st逆Wishart滤波器对目标状态进行更新。采用本发明技术方案，在厚尾噪声条件下实现目标的运动状态和形状扩展的联合跟踪，算法跟踪精度较高，能够较为准确的对目标的扩展状态进行跟踪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117706933B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202311743351.7
申请日：2023-12-18
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种压电定位系统的多目标互补鲁棒控制方法，包括：采用Hammerstein模型结构对压电定位系统进行建模，基于PI模型对压电定位系统模型的迟滞非线性进行补偿，获取补偿后的待辨识系统；基于改进的Hankel矩阵系统辨识法对补偿后的系统进行动态建模，获取系统的相关特性，即辨识后的压电作动器模型；获取标准反馈控制模型，进一步获取广义被控系统模型，设计基于Kalman滤波的LQG控制器，获取含LQG控制的增广系统模型，将辨识后的模型输入含LQG控制的增广系统模型，获取多目标互补鲁棒控制结果。本发明能够有效抑制外界干扰和系统参数变化，实现闭环系统稳态精度、动态性能、抗干扰能力及鲁棒性同时提高。
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公开(公告)号：CN117872349B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410112454.1
申请日：2024-01-26
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G01S13/72 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N7/01 , G01S13/66 , G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种机动扩展目标跟踪方法及系统，方法包括：设定扩展目标的初始运动状态参数和形状参数；收集量测数据，基于量测数据建立量测信息模型；基于初始化运动状态参数建立扩展目标的运动模型，利用TFMTT模型计算运动模型的状态转移矩阵；基于状态转移矩阵和量测信息模型，结合容积卡尔曼滤波对目标状态进行更新，得到扩展的目标位置信息；利用alpha‑shape算法基于形状参数获取扩展目标的大致轮廓，结合形状滤波器得到扩展目标的目标形状信息；基于目标位置信息和目标形状信息进行位置匹配，完成目标跟踪。本发明能够对复杂环境下的机动扩展目标进行形态和状态的准确估计，并且使的估计的准确率得到有效提升。
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公开(公告)号：CN117975145A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410156305.5
申请日：2024-02-04
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于改进ssd模型的目标检测方法，包括：对原始数据集进行预处理；利用预处理后的所述原始数据集对预设网络模型进行训练，获取目标检测模型，其中，所述预设网络模型包括：特征提取网络和特征融合网络，所述特征提取网络为将原SSD模型中的特征提取网络VGG‑16替换为ConvNet‑AIG‑50后的网络；所述特征融合网络具体为将高级特征信息和低级特征信息采用空洞卷积和反卷积融合；基于所述目标检测模型进行目标检测。本发明提供的检测模型具有检测速度快和检测精度高的特点，可以将该模型运用到其他检测任务当中，例如遥感监测、人脸检测等，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN117784115A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311803816.3
申请日：2023-12-26
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明公开了高斯过程回归模型多扩展目标PMBM跟踪方法，包括：获取多扩展目标量测；对多扩展目标量测集合进行划分，获得多扩展目标与量测之间的最佳匹配；利用高斯过程回归模型对所述多扩展目标的量测源分布进行建模，获得目标表面量测模型；基于所述目标表面量测模型，对所述多扩展目标的状态进行预测和更新。本发明在现有技术中多扩展目标所面临的强不确定性环境中的适应性更强，是处理雷达星凸形不规则形状多扩展目标复杂跟踪问题更为科学的求解方法。
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公开(公告)号：CN117706932A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311736033.8
申请日：2023-12-18
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及控制技术领域，特别是涉及H∞‑μ综合混合分散控制器的设计方法，包括：确定控制系统的标称模型和参数，并通过μ综合方法，获取标定矩阵；基于系统控制器与所述标定矩阵的关系，获取H∞控制问题；基于所述H∞控制问题对所述系统控制器进行参数化处理，并求出中心控制器；基于变量配对准则，结合降阶技术和参数最优化，通过所述中心控制器获取分散控制器，完成H∞‑μ综合混合分散控制器的设计。本发明计算量小、不需要设计复杂的解耦装置，在保证系统稳定性的同时还有较好的鲁棒性。
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