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公开(公告)号：CN107045125B
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201710159538.0
申请日：2017-03-17
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明属于雷达目标跟踪领域，具体为一种基于预测值量测转换的交互多模型雷达目标跟踪方法。本发明在球坐标系下将基于预测值的量测转换协方差矩阵和以交互多模型为基础的卡尔曼滤波器相结合，实现机动目标跟踪。量测转换协方差所涉及的参数(包括估计的预测距离、方位角、俯仰角及相应估计的预测误差方差)根据滤波器获得的直角坐标系下估计的位置预测值和位置预测误差的协方差矩阵，再通过非线性变换和雅克比变换矩阵获得。克服了量测转换算法固有的缺陷，比EKF‑IMM追踪精度更高。
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公开(公告)号：CN106021697B
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201610325318.6
申请日：2016-05-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于相控阵雷达技术领域，具体提供一种快速相控阵雷达时间‑能量资源联合管理方法，用以克服现有基于误差协方差的相控阵雷达时间‑能量资源管理方法计算量大、运算数度慢、系统计算资源消耗大的缺陷。本发明首先建立目标机动参数离线库，在此基础上，基于对目标机动参数进行实时估计，同时对雷达波形库中的每种波形的量测位置误差方差与跟踪精度进行预测，然后根据公式法快速计算得到每个波形对应的采样周期，最后从所有波形中选择最节省雷达资源的波形；有效避免计算所有参数组合的误差协方差矩阵；从而大大降低计算量，显著提高计算速度，有效节省雷达计算资源；并且该方法能够通过调整期望的位置误差方差来控制算法的跟踪精度。
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公开(公告)号：CN108226920A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810018057.2
申请日：2018-01-09
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 该发明公开了一种基于预测值处理多普勒量测的机动目标跟踪系统及方法,属于雷达目标跟踪领域。本发明采用了量测转换技术，使用相减去偏方法多普勒伪量测；在计算转换量测误差的统计特性时，以直角坐标系下的位置预测值为条件获得转换量测误差的均值和协方差，消除转换量测误差协方差和量测误差的相关性；然后，基于转换后的位置量测和多普勒伪量测，分别对各个运动模型的位置状态和多普勒伪状态进行状态估计；使用最小均方误差准则融合各个运动模型的位置和多普勒伪状态估计结果，得到该模型的状态估计结果；由各个模型的位置及多普勒伪状态的新息及其协方差矩阵计算模型概率均值；对各个模型的状态估计结果进行加权获得目标的最终状态估计结果。
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公开(公告)号：CN106405536B
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201610771074.4
申请日：2016-08-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于MIMO雷达技术领域，具体提供一种MIMO雷达多目标跟踪资源管理方法；首先将可控参数组合进行遍历，判断其是否能满足检测概率与波束指向的约束，从而形成MIMO雷达控制向量可行集；接下来在可行集中每个控制向量下，计算目标的预测跟踪误差协方差与期望协方差之间的偏差代价与能量资源消耗代价；综合两种代价，依据综合代价最小的准则获得最优雷达控制向量。在多目标环境下，本发明可以充分发挥MIMO雷达利用单个波束照射多个目标的优势，增加对各目标的采样次数，有效提高雷达的时间资源利用率并减小目标的实际跟踪误差协方差与期望协方差之间的偏差，并且该方法能够通过调整期望的跟踪误差协方差来控制方法的跟踪精度。
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公开(公告)号：CN105510882A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201510848159.3
申请日：2015-11-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/02
CPC classification number: G01S7/02
Abstract: 一种基于目标机动参数估计的快速自适应采样周期跟踪方法，属于相控阵雷达技术领域。本发明首先建立目标机动参数离线库，通过将模型概率空间离散化，估计出所有可行模型概率组合下的目标机动参数，并将其保存至离线库；在对目标进行实时跟踪时，只需在机动参数离线库中查找与当前时刻模型概率匹配的机动参数，再按照公式法自适应地确定采样周期。本发明可同时对目标的机动频率与加速度方差进行估计，且具有计算速度快、系统计算资源消耗量小的优点，在算法复杂度和跟踪精度上得到了较好的平衡。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107329136B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201710441264.4
申请日：2017-06-13
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明属于通信领域，具体提供一种基于可变分析时刻的MIMO雷达多目标自适应跟踪方法，用以实现多目标环境下MIMO雷达自适应目标跟踪；首先利用预测误差协方差门限法确定各目标的下一分析时刻，从其中选择最小值作为MIMO雷达的下一分析时刻；然后将工作模式，子阵个数与波形能量组成的可控参数组合进行遍历，判断其是否能满足检测概率与波束指向的约束，从而形成MIMO雷达控制向量可行集；最后在可行集中每个控制向量下，依据资源消耗最低的原则获得最优雷达控制向量。在多目标环境下，本发明充分发挥MIMO雷达利用单个波束照射多个目标的优势，增加对各目标的采样次数，且根据目标运动特性自适应决定目标的采样时刻，有效提高雷达的时间资源利用率。
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公开(公告)号：CN108226920B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201810018057.2
申请日：2018-01-09
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 该发明公开了一种基于预测值处理多普勒量测的机动目标跟踪系统及方法,属于雷达目标跟踪领域。本发明采用了量测转换技术，使用相减去偏方法多普勒伪量测；在计算转换量测误差的统计特性时，以直角坐标系下的位置预测值为条件获得转换量测误差的均值和协方差，消除转换量测误差协方差和量测误差的相关性；然后，基于转换后的位置量测和多普勒伪量测，分别对各个运动模型的位置状态和多普勒伪状态进行状态估计；使用最小均方误差准则融合各个运动模型的位置和多普勒伪状态估计结果，得到该模型的状态估计结果；由各个模型的位置及多普勒伪状态的新息及其协方差矩阵计算模型概率均值；对各个模型的状态估计结果进行加权获得目标的最终状态估计结果。
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公开(公告)号：CN105510882B
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201510848159.3
申请日：2015-11-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 一种基于目标机动参数估计的快速自适应采样周期跟踪方法，属于相控阵雷达技术领域。本发明首先建立目标机动参数离线库，通过将模型概率空间离散化，估计出所有可行模型概率组合下的目标机动参数，并将其保存至离线库；在对目标进行实时跟踪时，只需在机动参数离线库中查找与当前时刻模型概率匹配的机动参数，再按照公式法自适应地确定采样周期。本发明可同时对目标的机动频率与加速度方差进行估计，且具有计算速度快、系统计算资源消耗量小的优点，在算法复杂度和跟踪精度上得到了较好的平衡。
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公开(公告)号：CN106405536A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610771074.4
申请日：2016-08-30
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G01S13/66 , G01S13/726
Abstract: 本发明属于MIMO雷达技术领域，具体提供一种MIMO雷达多目标跟踪资源管理方法；首先将可控参数组合进行遍历，判断其是否能满足检测概率与波束指向的约束，从而形成MIMO雷达控制向量可行集；接下来在可行集中每个控制向量下，计算目标的预测跟踪误差协方差与期望协方差之间的偏差代价与能量资源消耗代价；综合两种代价，依据综合代价最小的准则获得最优雷达控制向量。在多目标环境下，本发明可以充分发挥MIMO雷达利用单个波束照射多个目标的优势，增加对各目标的采样次数，有效提高雷达的时间资源利用率并减小目标的实际跟踪误差协方差与期望协方差之间的偏差，并且该方法能够通过调整期望的跟踪误差协方差来控制方法的跟踪精度。
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公开(公告)号：CN106950562B
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201710200993.0
申请日：2017-03-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/70
Abstract: 该发明公开了一种基于量测转换卡尔曼滤波状态融合的目标跟踪方法，属于雷达目标跟踪领域，特别是涉及利用多普勒雷达量测转换误差的统计特性的计算方法。使用基于预测值量测转换方法计算转换量测误差的统计特性，以直角坐标系下的位置预测值为条件获得转换量测误差的均值和协方差，消除转换量测误差协方差和量测误差的相关性；然后，对位置和多普勒量测进行状态估计，最后使用最小均方误差准则融合位置和多普勒状态估计结果，得到最终的状态估计。该跟踪方法同时还可以扩展到3D雷达的CV和CA运动模型中。
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