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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利杂波环境下多目标跟踪模型生成方法及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：CN118444308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202410515027.8，技术领域涉及：G01S13/72；该发明授权杂波环境下多目标跟踪模型生成方法及多目标跟踪方法是由曾操;刘钰;陶海红;刘敏提;胡树林;张玉洪;张瀚丞设计研发完成，并于2024-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本杂波环境下多目标跟踪模型生成方法及多目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种杂波环境下多目标跟踪模型生成方法及多目标跟踪方法，包括：获取多目标场景的训练数据；构建基于交叉注意力机制的雷达多目标跟踪网络；利用训练数据对雷达多目标跟踪网络进行训练。本发明所提出的多目标跟踪模型能够在完全没有任何先验信息的情况下通过交叉注意力机制层学习到前一时刻的目标的估计状态和当前时刻的量测值之间的数据关联概率，从而得到当前时刻剔除了杂波的目标量测信息；并且能够利用GRU网络对经过残差连接得到的目标量测相关信息之和进行滤波得到当前时刻的目标的估计状态，实现对多目标的跟踪；相比于现有技术，利用训练好的多目标跟踪模型进行多目标跟踪任务时不需要调整任何参数值，且跟踪效果更好。

本发明授权杂波环境下多目标跟踪模型生成方法及多目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种杂波环境下多目标跟踪模型生成方法，其特征在于，包括： 获取杂波环境下，多目标场景对应的每个时刻的量测值和真实值，基于所述量测值和所述真实值得到多目标场景的训练数据；其中，所述量测值包括目标位置的量测数据和杂波位置的量测数据，所述真实值为目标位置的真实数据； 构建基于交叉注意力机制的雷达多目标跟踪网络，包括：预处理模块、交叉注意力机制层、前向传播网络、残差结构和GRU网络；针对当前时刻t，所述预处理模块用于根据t-1时刻目标的估计状态Outputs_t-1和t时刻的量测值Z_t，得到所述交叉注意力机制层所需的参数，其中，t为初始时刻时，Outputs_t-1为全0，t为初始时刻后的任意时刻时，Outputs_t-1为所述雷达多目标跟踪网络t-1时刻的输出；所述交叉注意力机制层用于根据所述参数得到Outputs_t-1和Z_t之间的数据关联概率，从而得到t时刻剔除了杂波的目标量测信息Xatten；所述前向传播网络用于对Xatten进行升维和非线性映射处理，得到深层次特征数据XFeedForword；所述残差结构用于将Xatten和XFeedForword相加得到目标量测相关信息之和Xt；所述GRU网络用于对Xt进行滤波处理输出t时刻的目标的估计状态Outputs_t作为t时刻目标位置的估计值； 利用所述多目标场景的训练数据对所述雷达多目标跟踪网络进行训练，得到训练完成的多目标跟踪模型；其中，所述多目标跟踪模型用于跟踪多个目标的位置。

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