公开(公告)号：CN119959927A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510042837.0

申请日：2025-01-10

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王华华 ,  龙泉州 ,  王丹 ,  陈发堂 ,  雷芳

IPC: G01S13/72 ,  G06F17/18 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明属于雷达目标跟踪中数据关联领域，具体涉及一种改进的自适应跟踪门目标跟踪方法；所述方法使转移概率参数可根据目标运动特征动态调整，并结合各模型的量测预测值及协方差矩阵，形成统一的量测预测值和协方差矩阵。此外，基于统一量测预测值及量测预测协方差矩阵构建自适应位置关联波门，有效筛选量测值以减少计算量。为应对多目标跟踪中联合矩阵指数增长的问题，改进JPDA方法，设置阈值去除小概率事件，从而降低计算复杂度。相较于当前的IMM‑PDA方法，该方法在噪声环境下能实现多目标的有效跟踪。

公开(公告)号：CN119945384A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510025984.7

申请日：2025-01-08

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王华华 ,  龙泉州 ,  王丹 ,  陈发堂 ,  雷芳

IPC: H03H21/00 ,  G01S13/66 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明涉及雷达目标跟踪中滤波方法领域，特别涉及一种自适应强跟踪平方根无迹粒子滤波方法，包括采用无迹卡尔曼滤波与粒子滤波结合的预测系统来预测当前跟踪目标的状态信息，构建渐消因子，若渐消因子的值大于1则采用强跟踪滤波进行更新得到跟踪目标的状态，否则采用Sage‑Husa自适应方法更新得到跟踪目标的状态。本发明结合强跟踪滤波和Sage‑Husa自适应方法，利用渐消因子校正估计偏差，提升目标突发机动时的跟踪性能，同时增强数值稳定性与跟踪精度。