西北工业大学闫永胜获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种非高斯噪声环境下的多目标跟踪方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119716831B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411318758.X，技术领域涉及：G01S13/66；该发明授权一种非高斯噪声环境下的多目标跟踪方法是由闫永胜;王俊锴;王海燕;冷冰;王柱颖;张红伟设计研发完成，并于2024-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种非高斯噪声环境下的多目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种非高斯噪声环境下的多目标跟踪方法，建立空间坐标系，获取传感器的位置坐标及监测区域；传感器周期性获取量测集，获取目标个数与各个目标的关联量测集；基于目标状态‑量测模型，将关联量测集通过狄利克雷过程‑隐马尔科夫链混合模型进行目标状态后验概率密度的迭代更新；根据各帧的迭代更新，输出各个目标航迹。本发明显著降低了跟踪误差，提升了航迹估计精度以及航迹完整度。通过变分推断自适应实时地联合估计出目标状态和观测噪声的概率密度分布，显著降低了跟踪误差，提升了航迹估计精度以及航迹完整度。
本发明授权一种非高斯噪声环境下的多目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种非高斯噪声环境下的多目标跟踪方法，其特征在于包括下述步骤： 步骤1：建立空间坐标系，获取传感器的位置坐标及监测区域； 步骤2：传感器周期性获取量测集，所述量测集为真实目标的位置与杂波导致的虚假目标位置组成的集合，i时刻中的量测信息的集合记为Zi； 步骤3：基于传感器获取的量测集，通过广义标签多伯努利滤波获取目标个数与各个目标的关联量测集； 步骤4：基于目标状态‑量测模型，建立狄利克雷过程‑隐马尔科夫链混合模型，并依据关联量测集，采用变分推断的求解方式，对目标状态后验概率密度进行迭代更新； 步骤5：根据各个目标状态后验概率密度的迭代更新，输出各个目标估计航迹。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市友谊西路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由AI智能生成
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励