专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种实时的相控阵雷达组网系统的资源管理方法-CN202210533055.3有效
  • 程婷;王元卿;李中柱;恒思宇;侯子林;李立夫 - 电子科技大学
  • 2022-05-12 - 2023-10-24 - H04W16/18
  • 本发明属于雷达资源管理领域,提出了一种实时的相控阵雷达组网系统的资源管理方法。本发明首先根据各目标在未分配任何雷达资源的情况下计算得到的预测跟踪精度值与其期望跟踪精度之间的偏差,选择优先要分配资源的目标,并依据该目标与各雷达之间的距离,选用最近的雷达组成一组匹配关系,采用一维搜索的方法计算该雷达的最佳辐射能量。更新该目标的跟踪精度,并重复上述过程,直到目标集合中的所有的目标均有相应的雷达进行跟踪或雷达集合中的所有雷达均用于对目标进行跟踪。本发明能够实现实时的相控阵雷达组网系统资源管理,根据不同的场景自适应地改变目标与雷达之间的匹配关系,且能够根据不同的跟踪精度要求,选用不同的能量,从而达到节约系统资源的目的。
  • 一种实时相控阵雷达组网系统资源管理方法
  • [发明专利]一种实时的同时多波束CMIMO雷达组网资源管理算法-CN202210466614.3有效
  • 程婷;侯子林;李中柱;王元卿;恒思宇;付小川 - 电子科技大学
  • 2022-04-27 - 2023-06-06 - G01S13/72
  • 本方法属于雷达资源管理领域,提出了一种实时的同时多波束CMIMO雷达组网资源管理算法。本方法优先为跟踪精度与期望值差值较大的目标分配资源,在进行资源分配时,首先计算每一部雷达需要提供的发射能量以及对应的跟踪精度,选择其中能够提供波束且使得跟踪精度达到期望值或者发射能量增加最小的雷达。在判断雷达能否提供波束时,当雷达任务集合中无任何目标时需要判断该节点能否提供足够信噪比;当雷达任务集合中包括多个目标时需要增加子阵划分并判断能否提供足够信噪比并使用多余波束降低雷达发射能量。本方法能够自适应选择网络节点并调整工作节点的子阵划分、发射能量、波束分配,保证目标跟踪精度满足期望值的同时节约系统的总发射能量。
  • 一种实时同时波束cmimo雷达组网资源管理算法
  • [发明专利]极坐标系下含多普勒量测的机动目标跟踪方法-CN202010533144.9有效
  • 程婷;李立夫;李茜;侯子林;檀倩倩 - 电子科技大学
  • 2020-06-12 - 2022-05-24 - G01S13/66
  • 本发明属于多普勒雷达目标跟踪领域,特别涉及利用多普勒量测信息的目标跟踪系统及方法。本发明将带径向速度的转换量测卡尔曼滤波方法引入交互多模型方法中,给出一种能够对带多普勒量测的机动目标进行精确跟踪的多普勒雷达机动目标跟踪方法。在求解相关算法时,首先通过传统交互多模型算法计算初始混合概率和输入状态估计交互;然后经过无偏量测转换获得笛卡尔坐标系下的无偏量测值,并基于模型概率得到目标状态一步预测的加权结果;之后基于预测信息计算量测误差的统计特性;最后对各模型进行信息卡尔曼滤波以及模型概率更新从而得到最终状态估计。
  • 坐标系多普勒机动目标跟踪方法
  • [发明专利]一种基于高斯混合概率假设密度滤波的多机动目标多普勒雷达跟踪方法-CN202010596491.6有效
  • 程婷;侯子林;李立夫;檀倩倩;李茜;付小川 - 电子科技大学
  • 2020-06-28 - 2022-04-19 - G01S13/72
  • 本方法属于雷达目标跟踪领域,特别是涉及基于高斯混合概率密度假设的多机动目标多普勒雷达跟踪方法。本文首先引入伪量测替代多普勒雷达获得的目标径向速度量测,然后引入基于预测值信息的量测转换方法处理位置量测、伪量测,同时对伪量测与位置量测去相关。然后采用高斯混合概率假设密度滤波方法,借助多模型架构,针对高斯分量与模型的相关性,分别对幸存、新生、衍生目标的高斯分量做不同的处理。针对与模型无关的高斯分量,即新生、衍生高斯分量直接对状态进行估计;针对与模型有关的高斯分量,即幸存高斯分量,首先获得各个模型滤波器的模型概率及更新分量的模型条件分布,再将模型与更新分量的条件分布融合得到状态估计。其中,在对高斯分量的权重、均值、协方差等滤波时,引入序贯滤波,先根据位置量测获得位置估计;然后使用伪量测对位置估计序贯处理位置估计得到最终的状态估计。
  • 一种基于混合概率假设密度滤波机动目标多普勒雷达跟踪方法

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