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公开(公告)号：CN119251254A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411363785.9
申请日：2024-09-28
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明公开了基于非平稳异常噪声环境下的扩展目标跟踪方法，包括：S1、对目标的运动状态和扩展状态进行初始化，获得状态的初始化信息；S2、根据所述状态的初始化信息，获得目标的量测模型；S3、将所述目标的量测模型和运动状态模型为GSTM分布，通过引入伯努利变量，将目标状态一步预测密度和量测似然函数，构建分层高斯状态空间模型；S4、基于所述分层高斯状态空间模型，对目标的运动状态和扩展状态进行预测更新；S5、通过变分贝叶斯方法对目标状态参数量测更新，判断是否继续跟踪，继续跟踪则返回S4，反之则完成扩展目标跟踪。本发明有效解决了在复杂噪声环境中对扩展目标跟踪效果较差的问题，具有更强的鲁棒性和适应性。
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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：CN119106334A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411219117.9
申请日：2024-09-02
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G06F18/241 , G01S13/66 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种多目标跟踪滤波方法和装置，包括以下步骤：获取目标的量测数据，将所述量测数据输入到训练后的多目标跟踪模型中，基于编码器对所述量测数据进行特征提取，生成量测数据改进表示；将跟踪查询和检测查询级联输入到解码器中，对所述量测数据改进表示进行处理，获得查询向量；基于解码器对所述查询向量进行软数据关联，获得解码结果；将所述解码结果输入到预测器和分类器中进行处理，生成每个时间窗口的状态预测结果；基于QTM模块在跨帧目标对齐机制下处理所有时间窗口的状态预测结果，获得所有时间窗口的多目标跟踪查询结果，生成目标运动轨迹。本发明的多目标跟踪滤波方法提高了多目标长时跟踪精度，并且能够生成预测轨迹。
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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：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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117665795A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311672047.8
申请日：2023-12-07
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G01S13/72 , G06F30/20 , G01S13/58 , G01S7/41 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于轨迹集的泊松多伯努利多扩展目标跟踪方法，包括：基于轨迹有限集对若干个目标在空间中的运动轨迹进行建模，并对接收到的传感器量测集进行划分；利用随机矩阵对多扩展目标状态进行建模，然后分别进行多扩展目标轨迹预测、多扩展目标轨迹更新、多扩展目标状态修剪合并后，提取轨迹状态并输出跟踪结果；判断是否接收到新的量测集，若是，继续对量测集进行划分，迭代预测和更新多扩展目标的轨迹状态并输出跟踪结果；若否，结束轨迹算法。本发明可以完整的跟踪目标运动轨迹，极大的简化了计算量，有效的提高了该发明方法的运行速度，很好的跟踪了目标的扩展形状轮廓。
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公开(公告)号：CN116736286B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310593597.4
申请日：2023-05-24
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G01S13/66
Abstract: 本发明涉及基于随机超曲面的渐进贝叶斯扩展目标跟踪方法及系统，用于研究星凸型扩展目标的跟踪，方法包括：建立星凸型扩展目标的量测源模型；基于所述星凸型扩展目标的量测源模型进行星凸型扩展目标的状态初始化，获取所述星凸型扩展目标的初始状态向量；利用雷达装置收集不同时刻的目标的量测信息集；对所述星凸型扩展目标的状态向量进行LCD采样，获取所述星凸型扩展目标的状态预测；基于所述量测信息集，利用渐进贝叶斯滤波器对预测的星凸型扩展目标的状态进行渐进更新，提取所述星凸型扩展目标的运动状态和形状信息，完成对所述星凸型扩展目标的跟踪。本发明能够更为准确地对不同环境下的扩展目标进行跟踪，且鲁棒性较高。(56)对比文件刘祖鹏;刘艳君.基于星-凸形RHM的扩展目标跟踪算法.电光与控制.2017,(第09期),全文.魏帅;冯新喜;王泉.基于星-凸形随机超曲面模型的扩展目标GM-PHD滤波器.弹箭与制导学报.2017,(第01期),全文.李永永等 .星凸形随机超曲面粒子扩展目标跟踪滤波器.舰船电子工程.2022,第42卷(第2期),42-75.Lifan Sun et.al.Modeling and Trackingof Maneuvering Extended Object WithRandom Hypersurface.IEEE Sensors Journal.2021,全文.Hui Chen et.al.Bearings-Only TrackingUsing Probability Hypothesis DensityFilter In Modified Polar Coordinates.2013 IEEE International Conference onMechatronics and Automation .2013,全文.chenhui et.al. Track initiationalgorithm for two-dimensional targettracking based on bearing-onlymeasurements .Acta Aeronautica etAstronautica Sinica.2009,全文.Yulan Han et.al.A Gaussian-mixturePHD filter based on random hypersurfacemodel for multiple extended targets.Proceedings of the 16th InternationalConference on Information Fusion.2013,全文.陈辉等.厚尾噪声条件下星凸形扩展目标ｓｔｕｄｅｎｔ’ｓ ｔ滤波器.兰州理工大学学报.2021,全文.陈辉;杜金瑞;韩崇昭.基于星凸形随机超曲面模型多扩展目标多伯努利滤波器.自动化学报.2020,(05),全文.
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公开(公告)号：CN116736286A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310593597.4
申请日：2023-05-24
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G01S13/66
Abstract: 本发明涉及基于随机超曲面的渐进贝叶斯扩展目标跟踪方法及系统，用于研究星凸型扩展目标的跟踪，方法包括：建立星凸型扩展目标的量测源模型；基于所述星凸型扩展目标的量测源模型进行星凸型扩展目标的状态初始化，获取所述星凸型扩展目标的初始状态向量；利用雷达装置收集不同时刻的目标的量测信息集；对所述星凸型扩展目标的状态向量进行LCD采样，获取所述星凸型扩展目标的状态预测；基于所述量测信息集，利用渐进贝叶斯滤波器对预测的星凸型扩展目标的状态进行渐进更新，提取所述星凸型扩展目标的运动状态和形状信息，完成对所述星凸型扩展目标的跟踪。本发明能够更为准确地对不同环境下的扩展目标进行跟踪，且鲁棒性较高。
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公开(公告)号：CN117665795B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202311672047.8
申请日：2023-12-07
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G01S13/72 , G06F30/20 , G01S13/58 , G01S7/41 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于轨迹集的泊松多伯努利多扩展目标跟踪方法，包括：基于轨迹有限集对若干个目标在空间中的运动轨迹进行建模，并对接收到的传感器量测集进行划分；利用随机矩阵对多扩展目标状态进行建模，然后分别进行多扩展目标轨迹预测、多扩展目标轨迹更新、多扩展目标状态修剪合并后，提取轨迹状态并输出跟踪结果；判断是否接收到新的量测集，若是，继续对量测集进行划分，迭代预测和更新多扩展目标的轨迹状态并输出跟踪结果；若否，结束轨迹算法。本发明可以完整的跟踪目标运动轨迹，极大的简化了计算量，有效的提高了该发明方法的运行速度，很好的跟踪了目标的扩展形状轮廓。
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公开(公告)号：CN116500575B
公开(公告)日：2023-12-22
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。(56)对比文件董祥祥;吕润妍;蔡云泽.基于变分贝叶斯理论的不确定厚尾噪声滤波方法.上海交通大学学报.2020,(第09期),全文.王荣;温阳;徐晓龙.一种新的基于闪烁噪声的扩展目标跟踪方法.商洛学院学报.2016,(第02期),全文.
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