| 序号 | 专利名 | 申请号 | 申请日 | 公开（公告）号 | 公开（公告）日 | 发明人 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 一种时差定位系统多波束资源优化调度方法 | CN201611026726.8 | 2016-11-18 | CN106772251A | 2017-05-31 | 班书生; 严波 |
| 本发明为一种时差定位系统多波束资源优化调度方法，用于提高时差定位系统对目标信号的截获概率。为提高截获概率和使用效能，在时差定位系统中分别设计了带宽为500MHz的雷达信号时差搜索、定位通道和采集通道，对应不同天线波束的各个通道既可独立工作，也可协同工作，采用自适应波束调度方法实现对辐射源信号的多目标时差测量和定位。为了解决宽波束频扫时差定位系统资源调度的难题，通过设计宽波束扫频时差定位系统自适应调度算法的实现框架，采用自适应调度任务参数自适应生成、任务优先级评估及调度自适应执行算法，可有效地解决宽波束扫频时差定位系统的资源管理问题，使得系统的各类资源在搜索、目标跟踪及其它类型的任务之间合理分配，从而充分发挥系统效能。 | ||||||
| 2 | 一种基于叉积自动频率控制的雷达目标速度跟踪方法 | CN201510781236.8 | 2015-11-13 | CN106707269A | 2017-05-24 | 盛卫星; 蒋兵兵; 张仁李; 韩玉兵; 马晓峰 |
| 本发明提出一种基于叉积自动频率控制的雷达目标速度跟踪方法。该方法利用叉积自动频率控制方法实现对目标多普勒频差的测量，然后将测量值送入环路滤波器中，预测下个相参处理间隔的目标速度，由此形成速度跟踪环路。本发明有效地避免了跟踪精度依赖于快速傅里叶变换分辨率的问题，以及解决了数据滤波功能缺失的问题，使得本发明误差小、精度高。 | ||||||
| 3 | 一种针对多帧联合检测的点迹序列平滑滤波方法 | CN201610520395.7 | 2016-07-01 | CN106226750A | 2016-12-14 | 易伟; 方梓成; 孙旭锋; 陈方园; 王经鹤; 孔令讲; 崔国龙 |
| 本发明针对滑窗批处理结构的多帧联合检测技术，提出一种针对多帧联合检测的点迹序列平滑滤波方法，解决了传统方法跟踪精度低、难以形成完整目标航迹等问题。本发明方法通过采用增广形式的目标状态，充分地利用了多帧联合检测的结构特点，在任一处理时刻，都能实时地提供当前时刻目标状态的滤波结果以及当前滑窗内其他目标状态的平滑结果，从而有效地提高了目标状态估计精度，实现了对目标的长时间跟踪。另外，本发明通过噪声白化预处理步骤，有效地抑制了相邻滑窗处理所得点迹序列噪声相关性带来的影响，从而进一步改善了估计精度。 | ||||||
| 4 | 基于UKF和IUFIR的机动目标跟踪方法 | CN201610154301.9 | 2016-03-17 | CN105891820A | 2016-08-24 | 何娟; 冯霞; 王必娇 |
| 本发明公开了一种基于UKF和IUFIR的机动目标跟踪方法，它包括以下步骤：建立系统模型，设定目标的状态方程和测量方程；对目标初始状态和误差协方差进行初始化；使用UKF滤波方法进行线性转换；使用IUFIR滤波方法对线性化的数据进行滤波初始化，得到s时刻的广义噪声功率增益分别为和Gs；更新IUFIR滤波方法中的广义噪声功率增益G；对IUFIR滤波增益K更新；使用IUFIR滤波方法进行滤波估计，本发明解决在非线性雷达目标跟踪系统中，状态估计方面因为过程噪声的不确定性而增加预测估计的误差甚至发散的问题。 | ||||||
| 5 | 一种并行运算的多目标检测前跟踪方法 | CN201610339298.8 | 2016-05-19 | CN105866769A | 2016-08-17 | 周畅; 周共健; 王亮亮; 张松 |
| 本发明涉及一种并行运算的多目标检测前跟踪方法，该方法包括以下步骤：步骤A、获取雷达回波数据；步骤B、针对各预定的方向，分别进行值函数的积累，根据所述值函数的积累，利用航迹回溯的方法，确定该预定方向的目标的航迹；步骤C、进行航迹融合，将各预定方向搜索出的航迹融合到一起；步骤D、输出完整的航迹。依据本发明方法的实施方式改善了对交叉运动目标的检测跟踪的性能，减少了运算的时间。 | ||||||
| 6 | 一种基于汽车防撞雷达的道路多目标跟踪方法 | CN201610113770.6 | 2016-02-29 | CN105699964A | 2016-06-22 | 肖泽龙; 龚迅; 许建中 |
| 本发明公开一种基于汽车防撞雷达的道路多目标跟踪方法，通过有向图切换的无迹卡尔曼概率密度假设(DS-UKGMPHD)方法实现。主要包括获取先验信息、建立观测与运动模型、建立有向图Φ、建立自适应有向图切换准则、初始化及计算混合参数、各目标模型的UKGMPHD滤波、估计融合以及输出估计轨迹等步骤。本发明不仅适用于非线性、复杂运动状态的多个目标，而且兼顾机动目标跟踪实时性和可实现性，进一步提升汽车防撞雷达系统的实时性和可靠性，保障道路安全，在汽车防撞雷达信号处理领域具有广阔的应用前景。 | ||||||
| 7 | 一种基于改进K最短路径的多假设目标跟踪方法 | CN201511018701.9 | 2015-12-30 | CN105629225A | 2016-06-01 | 王显峰; 李弼程; 王成刚; 李爱勤; 刘金锦; 高飞; 宋燕燕; 张长峰; 党力明; 李崇 |
| 本发明公开了一种基于改进K最短路径的多假设目标跟踪方法，克服了现有技术中，多假设跟踪的算法依赖于大量的假设，计算量和存储量随着跟踪目标和观测帧的增多，呈现爆炸性增长的问题。该发明包括以下步骤：步骤1):给定多个时间点的传感器观测序列步骤2):初始化，构造图中节点node。本发明利用多目标跟踪问题中大部分路径无公共节点的特点，得到了首先求解K条最短路径，然后根据路径间是否存在公共节点进行K最短路径计算，得到了K个目标的最可能观测序列和利用该观测序列所计算出的目标状态，从而具有抗杂波能力强、跟踪精度高，计算速度快的效果。 | ||||||
| 8 | 一种方向突变机动目标的跟踪方法 | CN201510669927.9 | 2015-10-13 | CN105301583A | 2016-02-03 | 黄晓涛; 刘文彦; 朱家华; 范崇祎; 雷鹏正; 周智敏 |
| 本发明提供一种方向突变机动目标的跟踪方法。技术方案包括以下步骤：第一步，设置N个具有不同矢量角的运动矢量并设定其初始概率。每个运动矢量的模的大小与当前时刻的目标速度矢量相同，每个运动矢量的矢量角与当前时刻的目标速度矢量的矢量角之间的具有差值，同时设定这N个运动矢量的初始概率。第二步，估计每个运动矢量的当前概率，输出下一时刻的目标速度矢量。将目标在当前时刻的目标速度矢量与N个运动矢量的初始概率作为输入，并将N个运动矢量作为IMM方法的滤波器，估计每个运动矢量的当前概率。用N个运动矢量中当前概率最大的运动矢量作为下一时刻的目标速度矢量输出。本发明能够实现对方向突变机动目标的稳健跟踪。 | ||||||
| 9 | 基于全邻模糊聚类的多目标跟踪与数据互联方法 | CN201510454133.0 | 2015-07-28 | CN105137418A | 2015-12-09 | 刘俊; 刘瑜; 何友; 孙顺; 徐从安; 董凯 |
| 本发明提供了一种基于全邻模糊聚类的多目标跟踪与数据互联新方法。该方法根据确认区域中的量测分布并结合各目标的相关波门建立确认矩阵，并通过点迹-航迹关联规则构造统计距离，以各目标的预测位置为聚类中心，利用模糊数学中的模糊聚类方法，计算相关波门内候选量测与不同目标互联的概率，通过概率加权融合对各目标状态与协方差进行更新。该方法在跟踪滤波实时性方面取得了较大改善，并且其跟踪精度、有效跟踪率与经典的JPDA算法相近，为杂波环境下的多目标实时跟踪问题提供了一种新的解决方法。 | ||||||
| 10 | 雷达视频运动目标特征融合判定方法 | CN201510454149.1 | 2015-07-28 | CN104965199A | 2015-10-07 | 周伟; 于晓涵; 孙艳丽; 胡文超; 姜佰辰; 刘宁波; 关键 |
| 本发明公开了一种雷达视频运动目标特征融合判定方法，属于雷达信号处理领域。针对密集杂波和复杂多目标情况下，雷达对运动目标的检测与跟踪存在较多虚假航迹的问题。本发明利用迭代式阈值分割法从单帧雷达视频图像中快速检测出疑似目标，并对连续多帧检测结果进行积累；综合目标的单帧检测结果和多帧积累结果提取目标的面积变化比和能量密度特征，并采用D-S证据理论对其进行决策融合，获取最优决策以实现运动目标的正确判定。该方法充分利用了目标在一定空间时间范围内的相关性和目标的几何结构信息，可有效去除运动目标检测与跟踪中的虚假航迹，具有推广应用价值。 | ||||||
| 11 | 基于最小熵的相参积累检测前跟踪方法 | CN201510357317.5 | 2015-06-25 | CN104898116A | 2015-09-09 | 孙英钦 |
| 本发明公开了一种基于最小熵的相参积累检测前跟踪方法，包括如下步骤：步骤1，预设目标的运动轨迹为s＝vt+at2/2；将v、a的分布范围分别按固定间隔ΔV，ΔA离散化；步骤2，对于v、a的分布范围内离散值的组合(vk，ak)，执行如下操作：a)对于时间为ti的数据，计算位移si，k，根据si，k对时间为ti的数据进行移位；b)对于不同时间的数据，计算相位补偿因子；c)根据最小熵原理，利用不动点法求解出相位误差θl，k，并对数据进行相位补偿；d)计算二维熵，并记录(vk，ak)和θi，k；步骤3，选取二维熵最小时所对应的(vk，ak)和θi，k；步骤4，根据步骤3中的(vk，ak)建立航迹，并利用θi，k进行相参积累。本发明能够适应目标非线性运动的情形，并能保证相参积累。 | ||||||
| 12 | 一种跟踪临近空间高超声速目标的修正变结构网格交互多模型滤波方法 | CN201510220880.8 | 2015-05-04 | CN104793201A | 2015-07-22 | 周荻; 秦雷; 李君龙 |
| 一种跟踪临近空间高超声速目标的修正变结构网格交互多模型滤波方法，本发明涉及修正变结构网格交互多模型滤波方法。本发明的目的是为了解决现有单模型滤波算法、固定结构交互式多模型算法以及传统变结构交互多模型算法无法实现高精度、快速跟踪临近空间高超声速机动目标的问题。通过以下技术方案实现：步骤一、建立惯性参考坐标系，并在惯性参考坐标系中建立目标机动运动的状态方程；步骤二、中心模型采用机动目标当前统计模型，左转弯模型和右转弯模型采用匀速转弯模型；步骤三、基于惯性参考坐标系确定目标跟踪系统测量模型；步骤四、进行状态估计和误差协方差矩阵融合。本发明应用于航行器领域。 | ||||||
| 13 | 一种机载雷达地面动静目标稳定跟踪方法 | CN201410775618.5 | 2014-12-15 | CN104502907A | 2015-04-08 | 段芳芳; 张明; 周凯; 王伟; 唐尧 |
| 本发明涉及一种机载雷达地面动静目标稳定跟踪方法，根据动、静目标特点，采用同时发射非线性调频和步进频信号分别对动、静目标进行检测。非线性调频信号主要用于检测动目标，步进频信号主要用于检测静目标。在雷达的一个扫描帧可以同时得到地面动目标和静目标的一次点迹。与传统的方法相比，本发明能够同时关注地面动目标和静目标，反应地面目标的整体态势，当目标由动到静或由静到动时能持续跟踪，保证地面动、静目标的连续稳定跟踪。 | ||||||
| 14 | 一种单频网雷达多目标跟踪方法 | CN201510015901.2 | 2015-01-13 | CN104502900A | 2015-04-08 | 万显荣; 易建新; 吕敏; 程丰 |
| 本发明公开了一种单频网雷达多目标跟踪方法。方法包括量测互联和序列跟踪两个模块。量测互联中：首先选取一定数量的量测与收发对关联构造低维度关联假设，然后对所有关联假设进行快速判决以尽可能排除错误的关联假设，整理上一步中所接受的关联假设，最后基于整理后的数据构造单频网情况下的全局关联0-1整数规划模型，求解得量测互联后的二次量测。基于二次量测采用卡尔曼滤波实现序列跟踪。该方法可应对单频网雷达中量测、发射站、目标三者的关联模糊问题，通过启发式方法和最优化模型相结合的方式大幅降低计算复杂度，且多目标跟踪性能接近关联关系已知的情况，具有推广应用价值。 | ||||||
| 15 | 一种基于连通域特征和模板匹配的雷达点迹关联方法 | CN201410707302.2 | 2014-11-27 | CN104391294A | 2015-03-04 | 孟凡; 邢永昌 |
| 本发明设计一种基于连通域特征和模板匹配的雷达点迹关联方法。该方法主要针对在复杂环境下的机动目标，在保证实时性的情况下实现稳定的目标点迹关联。方法实现过程是：首先对当前关注目标建立3×3网格式关联域，并把原始雷达视频数据的幅度量级按照0～255的灰度级别进行投影，转化成图像数据；针对周期间关联域内的图像，运用帧差法去除地物、杂波和固定目标干扰；其次运用直方图规定化处理，进一步去除杂波，并区分出背景和目标；然后进行连通域检测，提取出特征参数；最后根据特征参数，采用相似性度量函数进行特征匹配，关联到所关注目标。本方法可以在复杂环境下实现稳定的机动目标关联。随着未来武器装备性能和干扰措施的不断提高，该发明具有广泛的应用前景。 | ||||||
| 16 | 用于滑行操作期间的障碍物接近的增强意识的系统和方法 | CN201380027882.4 | 2013-05-30 | CN104380363A | 2015-02-25 | R.哈特瓦; P.曼农 |
| 用于基于相对于飞行器的机翼、翼尖或其它元件（诸如发动机舱）的高度而预测和显示目标的系统和方法。地面障碍物的位置是基于雷达回波（来自部署在本机上的传感器）、飞行器监控数据、和/或机场移动地图数据库。 | ||||||
| 17 | 一种雷达系统中的多目标跟踪方法 | CN201410455610.0 | 2014-09-09 | CN104237879A | 2014-12-24 | 许建; 黄放明; 黄志良; 孙裔申; 廖峰; 刘唐兴 |
| 本发明公开了一种雷达系统中的多目标跟踪方法。它是在雷达测量值分扇区处理的前提下，通过对雷达不同扇区的高斯成份进行相应的时间预测、测量修正、融合修剪、目标状态提取，实现跨扇区多目标跟踪，最终实现非同步测量条件下雷达全平面多目标跟踪，从而解决了传统概率假设密度滤波无法直接应用于雷达系统的问题。整个过程不要求所有测量值在同一时刻测量，而且能够处理变化数目的多目标跟踪问题，并且与传统的方法(如联合概率数据关联、多假设跟踪等)相比计算负担小，另外航迹起始、维持与终结都是自然完成的，不需要单独列出。 | ||||||
| 18 | 一种自适应粒子数的多目标粒子滤波检测前跟踪方法 | CN201410427364.8 | 2014-08-27 | CN104181524A | 2014-12-03 | 易伟; 苟清松; 董天发; 李溯琪; 孔令讲; 杨晓波; 刘睿; 艾越; 夏玫 |
| 一种自适应粒子数的多目标粒子滤波检测前跟踪方法。该发明公开了一种自适应粒子数的粒子滤波检测前跟踪方法，属于雷达目标检测技术领域，它特别涉及了雷达对微弱目标检测前跟踪技术领域。该方法在粒子滤波检测前跟踪处理过程中用于估计目标状态的粒子数量会随着目标状态的不确定性程度变化而自适应地变化，当目标状态的不确定性大的时候增加粒子数目，当目标状态的不确定性小的时候用较小的粒子数量做跟踪。从而具有在保证检测跟踪性能的同时，采样效率高，计算量较小的效果。 | ||||||
| 19 | 一种宽带雷达目标的原始点迹凝聚处理方法 | CN201410453655.4 | 2014-09-05 | CN104166135A | 2014-11-26 | 张东华; 任学锋; 李宁; 代志强; 吴勇 |
| 本发明公开了一种宽带雷达目标的原始点迹凝聚处理方法，设置参考径向长度L和参考方位长度W；径向距离方向归并同一目标的点迹；对径向归并的点迹数据进行凝聚得到径向距离凝聚点；在相邻方位的回波扫描线上对同一目标的径向距离凝聚点进行归并；剔除背景目标；剔除旁瓣杂波，将剩余的径向距离凝聚点再次进行方位方向凝聚，得到该同一目标的方位参数估计值和距离参数估计值。该方法能够简单、快速地对雷达原始点迹数据进行处理，提高了点迹凝聚的有效性和目标参数估计的准确性，为后续的目标跟踪提供了良好的基础数据。 | ||||||
| 20 | 一种基于熵权值法点迹质量评估的目标跟踪方法 | CN201410401795.7 | 2014-08-14 | CN104155650A | 2014-11-19 | 孔令讲; 李雯雯; 吴健; 刘羽锐; 易伟; 崔国龙; 李溯琪; 杨建宇; 杨晓波 |
| 该发明涉及一种基于点迹质量评估的最近邻域目标跟踪方法，属于雷达目标跟踪技术领域，特别涉及一种基于熵权值的多评估指标信息融合的目标跟踪方法。本发明提出了依据点迹的多种特征综合评估改进最近邻域关联度方法。在数据关联时，对落入波门内的点迹综合考虑位置、幅度、多普勒、工作频率四种量测指标，参考预测值或先验信息得到各指标下的评估值，运用熵权值法确定权值，得到综合评估值，利用质量评估中最优量测代替传统方法中离预测点距离最小的量测作为航迹更新。从而提高传感器信息利用率，提高在复杂环境下微弱目标跟踪性能。 | ||||||
QQ群二维码
意见反馈
意见反馈