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公开(公告)号：CN102628936B
公开(公告)日：2013-06-26
申请号：CN201210105679.1
申请日：2012-04-12
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于信息互反馈的机动弱目标检测跟踪一体化方法。现有的方法对检测信噪比、信杂比要求较低，实现起来复杂。本发明首先得到一个波束驻留时间内雷达回波信号的脉冲压缩输出信号，将上一个波束驻留时间内进行的检测跟踪一体化得到的目标多普勒估计反馈到信号积累端，与脉冲重复频率、波束驻留时间和带宽一起确定目标不发生跨单元走动条件下的最大允许相参积累时间。比较最大允许相参积累时间和检测跟踪一体化方法单帧处理时间的大小。根据比较结果对脉冲压缩输出信号分别采用全相参或分段相参积累。最后对积累结果进行一级低门限恒虚警处理。本发明增强了方法的自适应性，避免使用穷举法带来的大量计算和存储问题，提高了实用性。
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公开(公告)号：CN102628936A
公开(公告)日：2012-08-08
申请号：CN201210105679.1
申请日：2012-04-12
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于信息互反馈的机动弱目标检测跟踪一体化方法。现有的方法对检测信噪比、信杂比要求较低，实现起来复杂。本发明首先得到一个波束驻留时间内雷达回波信号的脉冲压缩输出信号，将上一个波束驻留时间内进行的检测跟踪一体化得到的目标多普勒估计反馈到信号积累端，与脉冲重复频率、波束驻留时间和带宽一起确定目标不发生跨单元走动条件下的最大允许相参积累时间。比较最大允许相参积累时间和检测跟踪一体化方法单帧处理时间的大小。根据比较结果对脉冲压缩输出信号分别采用全相参或分段相参积累。最后对积累结果进行一级低门限恒虚警处理。本发明增强了方法的自适应性，避免使用穷举法带来的大量计算和存储问题，提高了实用性。
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公开(公告)号：CN113822335B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202110962153.4
申请日：2021-08-20
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开基于GPB1‑GM‑PHD的序贯融合目标跟踪方法。首先，基于一阶伪贝叶斯估计方法和GM‑PHD滤波器提出了单传感器一阶伪贝叶斯估计GM‑PHD跟踪算法，实现了对多机动目标的跟踪；然后，利用多传感器分布式融合架构，通过序贯融合将各传感器的后验高斯混合集进行融合。本发明提出了一套完整的处理方法和流程，配置结构明了，计算量小，可广泛应用于多机动目标跟踪领域，该方法可以有效提高多目标跟踪的精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113822335A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202110962153.4
申请日：2021-08-20
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开基于GPB1‑GM‑PHD的序贯融合目标跟踪方法。首先，基于一阶伪贝叶斯估计方法和GM‑PHD滤波器提出了单传感器一阶伪贝叶斯估计GM‑PHD跟踪算法，实现了对多机动目标的跟踪；然后，利用多传感器分布式融合架构，通过序贯融合将各传感器的后验高斯混合集进行融合。本发明提出了一套完整的处理方法和流程，配置结构明了，计算量小，可广泛应用于多机动目标跟踪领域，该方法可以有效提高多目标跟踪的精度和鲁棒性。
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