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[发明专利]一种异类传感器联合航迹关联与跟踪方法-CN201910806278.0有效
发明人：杨晓波;赖淦;付玲枝;梁志宇;易伟;翟博文;李溯琪;孔令讲 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-08-29 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G01C21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种异类传感器联合航迹关联与跟踪方法，包括以下步骤：S1、初始化系统参数；S2、通过高斯克吕格投影，将多种数据源映射到统一的笛卡尔坐标系下；S3、通过哈希编码对数据源报文进行粗关联；S4、对报文航迹进行卡尔曼滤波处理；S5、通过线性外推和内插，对滤波后的报文点迹作时间对齐；S6、通过最近邻算法进行点迹的关联；S7、通过(M,C)/N逻辑判断准则进行航迹的关联。本发明具有计算复杂度低，关联正确率高等优点。
一种异类传感器联合航迹关联跟踪方法

[发明专利]基于GLMB滤波器的多传感器自适应角度控制方法-CN201810699611.8有效
发明人：易伟;李固冲;杨琪;孙智;田团伟;周涛;李溯琪;孔令讲 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-06-29 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GLMB滤波的多传感器自适应角度控制方法，包括以下步骤：S1、采用广义标号多伯努利滤波器进行本地滤波；S2、基于广义协方差交叉准则进行分布式融合；S3、多目标采样处理；S4、采用广义标号多伯努利滤波器进行伪预测；S5、计算每个传感器的理想量测；S6、对传感器进行两两分组，产生决策集合，对决策集合里的传感器对进行分布式融合处理；S7、计算两两配对的控制决策组合下的柯西施瓦兹散度；S8、对各个传感器对选取局部最优的传感器控制决策；S9、将所有的局部最优的传感器控制决策合并成一个集合。本发明能够保证较小的误差损失，解决了精度和计算代价均可实现的基于GLMB滤波的多传感器自适应角度控制。
基于 glmb 滤波器传感器自适应角度控制方法

[发明专利]针对具有非连续特性目标的粒子滤波检测前跟踪方法-CN201910553215.9有效
发明人：杨晓波;付玲枝;杨琪;库飞龙;易伟;李溯琪;孔令讲 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-06-25 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G01S13/66 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对具有非连续特性目标的粒子滤波检测前跟踪方法，包括以下步骤：S1、初始化系统参数；S2、读取原始量测数据；S3、计算原始量测数据的似然比，利用似然比准则估计目标的非连续特性；S4、利用粒子滤波实现对目标运动状态的估计；S5、令迭代系数k＝k+1，判断tk＞L是否成立，若是则算法结束；否则返回步骤S2；其中，L表示跟踪总时间。本发明解决了针对具有非连续特性目标的检测前跟踪问题，将目标的非连续特性带入贝叶斯跟踪流程内，可以实现对非连续运动状态及其信号非连续特性的联合估计。本发明的方法避免了门限检测，尽可能的保留了原始量测的全部信息，提高了对微弱目标的检测能力。
针对具有连续特性目标粒子滤波检测跟踪方法

[发明专利]一种基于分布式PHD的多站雷达站址定位和联合跟踪方法-CN201910573146.8有效
发明人：杨晓波;柴雷;吴若凡;杨琪;李溯琪;易伟;孔令讲 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-06-28 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G01S13/66 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分布式PHD的多站雷达站址定位和联合跟踪方法，包括以下步骤：S1、接收回波信号，并进行本地跟踪滤波处理；S2、在每两部雷达的后验之间计算切尔诺夫信息散度公式；S3、构建优化问题模型；S4、对优化模型进行求解，得到所有雷达相对于其他雷达站点的位置参数；S5、选定多传感器信息融合准则；S6、联合后验分布变为边缘密度函数，根据多传感器信息融合准则，得到融合后的后验密度函数；S7、将融合后的后验密度函数以混合高斯的形式传送回各本地雷达。本发明可以在未知多站雷达精确位置的情况下利用多个雷达对目标的量测信息，同时进行多站雷达的站址定位和多目标的跟踪以及信息融合，具有计算量小，收敛速度快等特点。
一种基于分布式 phd 雷达站定位联合跟踪方法

[发明专利]用于被动传感系统对具有非连续特性目标的检测跟踪方法-CN201910313100.2有效
发明人：杨晓波;付玲枝;库飞龙;蒋歆玥;易伟;李溯琪;孔令讲 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-04-18 - 公布日： 2020-09-15 - 主分类号： G01S5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种用于被动传感系统对具有非连续特性目标的检测跟踪方法，应用于被动传感系统目标检测跟踪技术领域，针对现有技术不适用于非连续目标的跟踪，且没有考虑对信号的非连续特性进行估计的问题；本发明首先，根据传感器最新接收到的断续量测，对其进行非连续周期划分并结合信号周期滑窗自适应地估计目标的非连续特性；然后同步确定目标状态的更新时刻，并在贝叶斯框架下推导变周期滤波公式得到关于目标状态的后验概率密度函数；最后利用最小均方误差准则对目标状态进行估计，本发明的方法可以实现对非连续目标状态及其非连续特性的联合估计。
用于被动传感系统具有连续特性目标检测跟踪方法

[发明专利]一种多伯努利滤波器分布式融合方法-CN201810728259.6有效
发明人：易伟;李溯琪;王佰录;孔令讲;崔国龙;杨晓波 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-07-05 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种多伯努利滤波器分布式融合方法，其包括对传感器网络各传感器节点采用多伯努利滤波器实现本地滤波，并通过通信链路接收其邻近节点的多伯努利后验分布，然后基于广义协方差交集信息熵实现传感器间目标航迹的联合分组，最后在每一目标航迹分组下计算多伯努利滤波器分布式融合的各个参数，并得到融合后验多伯努利分布参数。本发明在大批量目标条件下能够高效地实现多伯努利滤波器分布式融合，并且具有近似误差小，实现复杂度低等优点。
一种多伯努利滤波器分布式融合方法

[发明专利]一种传感器感知能力受限的随机集理论的分布式融合方法-CN201710472451.9有效
发明人：易伟;李固冲;李洋漾;黄大通;姜萌;王佰录;李溯琪;孔令讲 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2017-06-21 - 公布日： 2020-06-09 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：本发明公开一种传感器感知能力受限的随机集理论的分布式融合方法，应用于传感器技术领域；首先，对每部传感器的概率假设密度跟踪采用混合高斯模型进行表示；然后，在融合之前执行以下过程：构造一个距离矩阵，然后对该距离矩阵进行行和列搜索，若存在某一行或列的元素的最小值大于预设门限，则认为该目标只被部分传感器感知到，将该目标状态作为融合结果；搜索结束之后，删除行搜索时满足门限条件的元素所在的行以及列搜索时满足门限条件的元素所在的列，将剩余的矩阵元素记为新的距离矩阵；最后，对新的距离矩阵中的元素采取修正融合权重的GCI融合准则进行融合处理；比未修正的GCI融合过程有较小的估计误差。
一种传感器感知能力受限随机理论分布式融合方法

[发明专利]一种基于随机集理论的多传感器分布式高效融合方法-CN201910312086.4有效
发明人：杨晓波;赖淦;干娜;库飞龙;李溯琪;易伟;孔令讲 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-04-18 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： H04W4/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于随机集理论的多传感器分布式高效融合方法，包括以下步骤：S1、初始化系统参数；S2、初始化传感器的多目标基数化概率假设密度分布；S3、接收第一帧扫描数据，计算本地后验基数化概率假设密度分布；S4、将本地后验基数化概率假设密度分布与临近节点交换；S5、并行地在每一联合分组内将传感器a与传感器b的基数化概率假设密度分布进行融合；S6、通过最大后验估计准则计算目标个数，估计目标状态；S7、接收下一帧扫描数据，得到传感器新的基数化概率假设密度分布，然后采用步骤S4～步骤S6相同的方法处理；S8、采用步骤S4～S7相同的方法处理余下的k帧扫描数据。本发明具有计算复杂度低，近似误差小等优点。
一种基于随机理论传感器分布式高效融合方法

[发明专利]一种基于标签多伯努利分布的非共视多传感器融合方法-CN201810728033.6有效
发明人： 李溯琪;易伟;王佰录;孔令讲;崔国龙;杨晓波 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-07-05 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于标签多伯努利分布的非共视多传感器融合方法，属于多传感器融合领域。本发明采用均匀分布补偿各节点融合后验分布，实现了非共视多个节点后验信息的融合；采用网络共识策略，并利用节点间后验信息和标识信息的传递，实现了传感器网络的各节点全局后验信息的融合；通过传感器间目标航迹联合分组，组间LF‑GCI融合算法运算速度提升1‑1.5个数量级，本发明适用于传感器网络任意共视和非共视布局形态的后验信息融合，算法执行效率高，且针对传感器节点间“标号不一致”敏感问题具有鲁棒性。
一种基于标签多伯努利分布非共视多传感器融合方法

[发明专利]一种基于随机集理论的多雷达异步数据分布式融合方法-CN201710248595.6有效
发明人：易伟;李固冲;姜萌;李溯琪;王佰录;孔令讲 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2017-04-17 - 公布日： 2020-01-10 - 主分类号： G01S7/42 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于随机集理论的多雷达异步数据分布式融合方法，解决了在随机集融合理论框架下的多部雷达接收数据不同步时的目标跟踪融合问题。它的特点是在融合之前选取固定的融合节点，首先分别对多部雷达检测到的数据建立高斯混合模型，并进行GM‑PHD跟踪滤波，然后在设定的融合区间内分别选取GM‑PHD跟踪后离融合节点最近的概率假设密度，最后利用广义协方差交叉算法进行融合处理，它有效解决了在实际应用中多部雷达对同一检测区域多目标接收数据的不同步而造成目标融合失配跟踪性能差的问题，从而实现了对任意多部雷达的接收数据不同步的跟踪融合处理。
一种基于随机理论雷达异步数据分布式融合方法

[发明专利]一种基于随机集理论的多目标跟踪方法-CN201610522044.X有效
发明人：易伟;王佰录;李帅;李溯琪;孔令讲;杨晓波;崔国龙 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2016-07-01 - 公布日： 2019-11-05 - 主分类号： G01S13/72 文献下载
摘要：为了在有限资源限制条件下，实现复杂场景下多目标状态的有效跟踪，本发明提供了一种基于随机集理论的多目标跟踪方法。该方法在航迹预测阶段首先依据贝叶斯准则对每一个继续存活航迹进行一步预测，然后根据目标先验信息自适应出生目标航迹；在航迹跟新阶段，首先在各假设下计算相应存在权重概率以及联合多目标概率密度函数，然后计算各目标标号的后验概率参数，包括存在概率以及对应的概率密度函数。该方法具近似代价小、在有限资源下性能优异、适用任意量测模型的鲁棒性等优点。另外，由于本发明的算法所占用系统计算资源少,具备良好工程应用前景。
一种基于随机理论多目标跟踪方法

[发明专利]一种随机集理论下的多机动目标跟踪方法-CN201610516979.7有效
发明人：易伟;姜萌;陈方园;谌振华;王佰录;李溯琪;孔令讲 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2016-06-30 - 公布日： 2019-07-19 - 主分类号： G01S13/66 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于随机集理论的多机动目标跟踪方法，它的特点是首先，对多目标状态空间进行増广，在原始动力学信息的基础上，增加模型维，从而实现对目标模型信息的表征；然后，基于跳跃马尔科夫系统，对状态转移函数和似然函数进行増广使其含有模型信息；最后，实现増广后的多模型广义标号多目标伯努利滤波器的预测和更新过程，并提取目标状态和估计目标运动模型，从而解决对机动多目标的跟踪问题。该方法具有鲁棒性强、适应性广、估计精度高的特点，可有效的解决在实际应用中常出现的多目标机动性强且不一致的问题，实现了在复杂场景下的机动多目标跟踪以及估计目标运动模型。
一种随机理论机动目标跟踪方法

[发明专利]一种基于伪滑窗L判决准则的航迹删除方法-CN201610801724.5有效
发明人：易伟;陈方园;姜萌;谌振华;王佰录;李溯琪;崔国龙;孔令讲 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2016-09-05 - 公布日： 2019-01-11 - 主分类号： G01S7/292 文献下载
摘要：本发明提供一种基于伪滑窗的航迹删除方法，考虑了在窄波束边扫描变跟踪雷达跟踪系统中，不同目标被观测到的时间间隔不同的情况，跟踪的同时根据雷达波束扫描规律实时判定目标是否被雷达回波照射，雷达实时跟踪情况将滑窗区分为有效和伪滑窗，对航迹进行管理的时候剔除掉伪滑窗，以忽略雷达照射不到目标所在区域时其对航迹删除决策的影响，若航迹在连续L个有效的滑窗内没关联到量测，则认为该航迹为虚假航迹并删除。由于航迹删除过程中，将划窗划分为有效和伪滑窗，只关注有效滑窗，这种方法称为伪滑窗L准则。本发明在跟踪的同时，根据雷达波束的实时监控区域，对滑窗动态调整，并据此对航迹做出合理的判决。
一种基于伪滑窗判决准则航迹删除方法

[发明专利]一种基于量测存储的航迹起始方法-CN201610519551.8有效
发明人：易伟;陈方园;姜萌;方梓成;王佰录;李溯琪;崔国龙;孔令讲 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2016-07-05 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： G01S13/72 文献下载
摘要：本文公开了一种基于历史量测信息的航迹起始方法。该算法针对窄发多收边扫描边跟踪雷达系统和被动跟踪系统在实际场景中的目标跟踪。现有的跟踪算法大都假设目标能够被连续观测到且不同目标的量测信息同步，本发明特点：考虑了边扫描边跟踪雷达系统中目标被观测到的时间间隔不定的情况，充分利用历史量测信息，具有更快的航迹起始速度和成功跟踪概率；本发明同时还可以解决集中式跟踪系统和被动跟踪系统中多传感器异步通信时航迹起始的问题。优点：充分利用了历史信息，实现简单，成功跟踪概率更高；有效解决了属于不同目标的量测信息异步时的航迹起始问题。
一种基于存储航迹起始方法

[发明专利]一种随机集理论下的多传感器自适应管控方法-CN201610506977.X有效
发明人：易伟;姜萌;陈方园;王经鹤;王佰录;李溯琪;孔令讲 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2016-06-30 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： G01S13/72 文献下载
摘要：本发明公开了一种随机集理论下的多传感器自适应管控方法，实现基于广义标号多目标伯努利滤波器的多传感器自适应管控。它的特点是，在滤波阶段，各传感器分别本地滤波并进行分布式融合，从而得到最优的全局性能；在管控阶段，首先，对融合后的多目标分布进行采样；然后，进行伪预测，得到伪预测分布，并通过若干步的滤波迭代以得到伪更新分布，再对伪更新分布进行分布式融合，得到融合后的伪更新分布；最后，通过计算伪预测分布和融合后的伪更新分布之间的柯西施瓦兹散度，从而选取出最优的传感器控制决策。该方法有效地解决了在实际多传感器网络应用中，对多传感器的最优管控问题，从而实现了多传感器自适应管控。
一种随机理论传感器自适应方法

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