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公开(公告)号：CN117994536A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311737883.X
申请日：2023-12-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/62 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/0455
Abstract: 本发明属于水声目标跟踪定位技术领域，涉及一种基于GAN的中断航迹接续关联系统及方法。系统和方法均依托于航迹关联网络，所述航迹关联网络包括航迹生成器和航迹判别器构建航迹关联的网络系统，此外本发明将编码器‑解码器加入到航迹生成器当中，作为其骨干网络。航迹生成器通过自动编码‑解码器结构提取航迹运动特征和中断特征，并加入注意力模块增强对中断位置和目标运动的敏感性。航迹判别器用于判别生成的连续航迹图像的真伪，并为航迹生成器提供指导。航迹生成器和航迹判别器通过交替训练达到纳什平衡，使判航迹别器无法准确判断生成的连续航迹图像的真假。该系统和方法相比于JPDA能够在航迹接续中具有更好的连接效果。
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公开(公告)号：CN118112571B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410194335.5
申请日：2024-02-21
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 中国船舶集团有限公司第七一五研究所
Abstract: 本发明公开一种基于预测估计的深海异构传感器异步融合方法、系统及终端，涉及多目标跟踪与多传感器信息融合技术领域，以提高分布式多节点声纳探测整体跟踪精度。方法会在声纳在融合时刻的观测信息唯一时，筛选提取声纳提供的局部估计，选取与当前融合时刻距离最近的局部状态估计，基于时间差，构造状态转移矩阵，利用卡尔曼滤波得到预测估计值；或在不唯一时，计算声纳观测时刻与当前融合时刻的时间差，构造状态转移矩阵，计算观测值，设置约束条件，得到融合时刻的加权观测值；采用分布式滤波融合算法，得到基于全局系统的状态估计和误差协方差矩阵。系统执行融合方法的操作步骤。上述方案提高了分布式多节点声纳探测整体跟踪精度。
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公开(公告)号：CN118112571A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410194335.5
申请日：2024-02-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于预测估计的深海异构传感器异步融合方法、系统及终端，涉及多目标跟踪与多传感器信息融合技术领域，以提高分布式多节点声纳探测整体跟踪精度。方法会在声纳在融合时刻的观测信息唯一时，筛选提取声纳提供的局部估计，选取与当前融合时刻距离最近的局部状态估计，基于时间差，构造状态转移矩阵，利用卡尔曼滤波得到预测估计值；或在不唯一时，计算声纳观测时刻与当前融合时刻的时间差，构造状态转移矩阵，计算观测值，设置约束条件，得到融合时刻的加权观测值；采用分布式滤波融合算法，得到基于全局系统的状态估计和误差协方差矩阵。系统执行融合方法的操作步骤。上述方案提高了分布式多节点声纳探测整体跟踪精度。
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