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公开(公告)号：CN117336851B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311358170.2
申请日：2023-10-19
申请人： 昆明理工大学
摘要： 本发明公开了一种无线传感器网络的节点定位方法、装置及介质，利用低功耗的单倍通信半径用于建立常规路由通信和利用相邻节点之间单倍通信半径内重叠面积和公共节点的数量估计一跳跳段距离，利用高功耗的两倍通信半径估算二、三跳跳段距离，估计过程中面积和距离关系采用线性拟合方法减少节点能耗。利用上述方法确定前四跳中包含的若干一、二、三跳距离信息，并通过欧拉四点公式判定正向及逆向两组三跳折线段的几何结构类属，再次利用欧拉四点公式可以估计出前四跳折线段对应的直线距离。本发明在没有增加硬件设施的情况下，解决了无需测距算法中因跳段为折线而使距离估计产生误差的问题，有效改善了随机网络中的节点定位精度。
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公开(公告)号：CN116224320B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310136909.9
申请日：2023-02-17
申请人： 昆明理工大学
摘要： 本发明公开了一种极坐标系下利用多普勒量测实现目标跟踪的方法，涉及多普勒雷达目标跟踪领域。将笛卡尔坐标系中的运动方程转换到极坐标系，引入多普勒测量，与径向距离、方位角等量值联合组成其状态矢量，使状态与观测呈线性关系，在融合阶段通过最小方差线性融合获得每时刻目标状态后验估计，避免非线性滤波对估计精度的影响，有效提高目标跟踪性能。
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公开(公告)号：CN116224320A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310136909.9
申请日：2023-02-17
申请人： 昆明理工大学
摘要： 本发明公开了一种极坐标系下利用多普勒量测实现目标跟踪的方法，涉及多普勒雷达目标跟踪领域。将笛卡尔坐标系中的运动方程转换到极坐标系，引入多普勒测量，与径向距离、方位角等量值联合组成其状态矢量，使状态与观测呈线性关系，在融合阶段通过最小方差线性融合获得每时刻目标状态后验估计，避免非线性滤波对估计精度的影响，有效提高目标跟踪性能。
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公开(公告)号：CN115201799A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202211100279.1
申请日：2022-09-09
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G01S7/539
摘要： 本发明公开了一种用于声呐的时变卡尔曼滤波跟踪方法，通过基于声呐观测的全新运动建模，得到的目标状态为距离、径向速度、径向加速度、角度、角速度、角加速度等，基于目标自身做径向和切向方向的运动分解，并通过时变状态方程刻画目标运动，以此实现不含非线性观测函数的状态转换系统方程重建，避免了混合坐标带来的复杂非线性映射，使得整个滤波过程都在极坐标系下完成，极大的提高了声呐水下跟踪目标的精度。
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公开(公告)号：CN109284677B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201810935639.7
申请日：2018-08-16
申请人： 昆明理工大学
摘要： 本发明公开了一种贝叶斯滤波目标跟踪算法，本发明方法第一步，由k‑1时刻的目标状态最优估计通过运动模型得到下一个时刻的目标状态一步预测估计；第二步，由雷达观测站获得k时刻目标的观测值后采用随机变量固定点采样非线性变换方法将目标相对于雷达的距离信息和角度信息转化为目标的笛卡尔坐标位置信息；第三步，将目标状态一步预测先验信息和雷达观测反向估计似然函数两部分信息，通过本发明的概率似然乘积规则进行乘积融合最终得到k时刻目标状态的后验估计，储存目标状态后更新时刻并进入下一轮迭代，本发明具有精度更高、鲁棒性更好、算法结构更简明的特点，在雷达、多传感器、机动和多目标跟踪方面具有很高的实用价值。
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公开(公告)号：CN116047495B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310333694.X
申请日：2023-03-31
申请人： 昆明理工大学
摘要： 本发明公开了一种用于三坐标雷达的变换状态融合滤波跟踪方法，包括以下步骤：以三坐标雷达观测量为基础构造全新的滤波空间，建立状态方程和观测方程；初始化滤波空间下的目标状态；计算三维状态方程的参数；状态一步预测估计；获得观测数据，扩维处理；融合滤波；时间递推，持续跟踪；本发明以观测空间状态方程构建破解了混合坐标滤波的惯性思维，避免了复杂的非线性映射，极大的提高了三坐标雷达跟踪目标的精度。
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公开(公告)号：CN115379560A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211008876.1
申请日：2022-08-22
申请人： 昆明理工大学
摘要： 本发明涉及一种无线传感网络中仅有距离量测信息下的目标定位与跟踪方法，属于信息融合技术领域。本发明对于仅有距离量测信息下的目标定位，推导出误差项的协方差信息，重建0均值误差项，使用广义最小二乘法获得最优的多边定位，之后集成最优多边定位和卡尔曼滤波来实现仅有距离量测信息下的目标跟踪。最优多边定位精度优于原型多边定位；且最优多边卡尔曼滤波方法也优于其他方法，在不同噪声和运动模型下具有出色的跟踪一致性。
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公开(公告)号：CN109284677A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201810935639.7
申请日：2018-08-16
申请人： 昆明理工大学
摘要： 本发明公开了一种贝叶斯滤波目标跟踪算法，本发明方法第一步，由k-1时刻的目标状态最优估计通过运动模型得到下一个时刻的目标状态一步预测估计；第二步，由雷达观测站获得k时刻目标的观测值后采用随机变量固定点采样非线性变换方法将目标相对于雷达的距离信息和角度信息转化为目标的笛卡尔坐标位置信息；第三步，将目标状态一步预测先验信息和雷达观测反向估计似然函数两部分信息，通过本发明的概率似然乘积规则进行乘积融合最终得到k时刻目标状态的后验估计，储存目标状态后更新时刻并进入下一轮迭代，本发明具有精度更高、鲁棒性更好、算法结构更简明的特点，在雷达、多传感器、机动和多目标跟踪方面具有很高的实用价值。
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公开(公告)号：CN118033531B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410171570.0
申请日：2024-02-06
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G01S3/14 , G06F18/2131 , G06F18/241
摘要： 本发明公开了一种基于离散时间傅里叶变换的单比特DOA估计方法及系统，涉及信号处理技术领域，包括获取原始信号，对原始信号进行单比特量化得到量化结果，并计算量化结果的协方差矩阵；对协方差矩阵进行向量化，生成列向量；对列向量进行DFT运算获取频谱信息；通过findpeaks函数获取频谱信息的峰值与峰值的位置，进行处理得到到达角位置，并寻找到达角位置的左右边界位置，确定到达角区间；使用DTFT对到达角区间进行频率细化，并对细化的到达角区间进行谱峰搜索，计算并得到最终的角度估计。本发明计算复杂度低、估计出的角度对比同类型算法精度更高，同时能够扩展到其他非线性阵列结构中。
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