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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：CN117784114B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311800617.7
申请日：2023-12-26
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明公开了一种异常噪声下基于混合熵的不规则扩展目标跟踪方法，本发明属于异常噪声下不规则扩展目标跟踪领域，包括：首先采用更为合理的GPR来对模型进行建模，其次将最大相关熵引入非线性滤波当中，为弥补最大相关熵自身的不足，采用混合最大相关熵进行代替，将GPR、非线性滤波、混和最大相关熵进行合理的结合，便可在异常噪声下实现不规则形状扩展目标的跟踪，与普通滤波器相比，适用性更广，鲁棒性更强，在跟踪环境中能更加贴近现实环境，同时也能保证其运动学状态与形状参数的跟踪。
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公开(公告)号：CN117784114A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311800617.7
申请日：2023-12-26
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明公开了一种异常噪声下基于混合熵的不规则扩展目标跟踪方法，本发明属于异常噪声下不规则扩展目标跟踪领域，包括：首先采用更为合理的GPR来对模型进行建模，其次将最大相关熵引入非线性滤波当中，为弥补最大相关熵自身的不足，采用混合最大相关熵进行代替，将GPR、非线性滤波、混和最大相关熵进行合理的结合，便可在异常噪声下实现不规则形状扩展目标的跟踪，与普通滤波器相比，适用性更广，鲁棒性更强，在跟踪环境中能更加贴近现实环境，同时也能保证其运动学状态与形状参数的跟踪。
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