公开(公告)号：CN103345577B

公开(公告)日：2016-05-18

申请号：CN201310259970.9

申请日：2013-06-27

Applicant: 江南大学

Inventor： 杨金龙 ,  葛洪伟 ,  李志伟 ,  刘风梅

IPC: G06F19/00

Abstract: 本发明公开了一种基于变分贝叶斯近似的概率假设密度多目标跟踪方法，它属于制导和智能信息处理技术领域，主要解决现有随机集滤波方法难以实现未知量测噪声环境下的变数目多目标跟踪问题。该方法通过引入变分贝叶斯近似技术，联合估计目标状态和量测噪声协方差的后验概率假设密度，并采用高斯混合逆伽马分布递推闭合解，从而实现未知量测噪声环境下数目变化的多目标跟踪，且具有良好的跟踪效果和鲁棒性，可以满足实际工程系统的设计需求，具有良好的工程应用价值。

公开(公告)号：CN103345577A

公开(公告)日：2013-10-09

申请号：CN201310259970.9

申请日：2013-06-27

Applicant: 江南大学

Inventor： 杨金龙 ,  葛洪伟 ,  李志伟 ,  刘风梅

IPC: G06F19/00

Abstract: 本发明公开了一种基于变分贝叶斯近似的概率假设密度多目标跟踪方法，它属于制导和智能信息处理技术领域，主要解决现有随机集滤波方法难以实现未知量测噪声环境下的变数目多目标跟踪问题。该方法通过引入变分贝叶斯近似技术，联合估计目标状态和量测噪声协方差的后验概率假设密度，并采用高斯混合逆伽马分布递推闭合解，从而实现未知量测噪声环境下数目变化的多目标跟踪，且具有良好的跟踪效果和鲁棒性，可以满足实际工程系统的设计需求，具有良好的工程应用价值。

公开(公告)号：CN103399852A

公开(公告)日：2013-11-20

申请号：CN201310260062.1

申请日：2013-06-27

Applicant: 江南大学

Inventor： 杨金龙 ,  李志伟 ,  葛洪伟 ,  周得水

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明公开了一种基于局部密度估计和近邻关系传播的多路谱聚类方法。主要解决已有聚类技术很难对密度分布不均匀的数据进行聚类的问题。实现过程为：(1)估计样本的局部密度，并将其作为数据特征，对原数据进行升维；(2)计算距离矩阵、阈值和相似度矩阵，并初始化近邻关系矩阵；(3)更新近邻关系矩阵和相似度矩阵，进一步采用局部最大相似值更新子集间样本的相似度，得出较准确的亲合矩阵；(4)计算度矩阵和规范化的拉普拉斯矩阵；(5)归一化谱矩阵，并采用K-means算法得出聚类结果。本发明与现有的聚类技术相比，能够获得更加真实的相似度矩阵，使得聚类结果更加准确，具有较好的鲁棒性。