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公开(公告)号：CN115356718B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202211066459.2
申请日：2022-09-01
申请人： 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC分类号： G01S13/72 , G01S13/88 , G06V10/762
摘要： 本发明公开了一种基于交叉熵模糊聚类的多目标跟踪数据关联方法，包括以下步骤：获取当前帧的量测点迹和目标航迹的预测点，以航迹的预测点为波门中心设置跟踪波门，根据落入波门内的量测点情况筛选有效量测，并构造确认矩阵‑根据步骤1所得到的目标航迹和量测点迹数据，以波门中心为聚类中心，得到各量测点迹与目标航迹的隶属度矩阵，‑根据确认矩阵，对公共波门内的量测点进行隶属度修正处理，利用修正后的隶属度矩阵进行后续目标状态的滤波更新。本发明采用上述基于交叉熵模糊聚类的多目标跟踪数据关联方法，通过引入交叉熵模糊聚类和基于特征散度的修正因子，在有效降低算法计算量的同时，充分挖掘了特征信息，保证了目标跟踪的关联精度。
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公开(公告)号：CN118133473A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410213004.1
申请日：2024-02-27
申请人： 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC分类号： G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06N3/006 , G06F111/04 , G06F111/08
摘要： 本发明公开了一种改进遗传算法的稀布阵列天线优化设计方法，属于阵列天线技术领域，包括：创建满足约束条件的初始种群；对种群中的个体进行阵元位置转换；计算种群中个体的适应度；判断是否满足终止准则，如果满足则输出最佳个体，对最佳个体进行阵元位置转换后结束，否则继续；从种群中选出优势个体组；根据个体的适应度调整其发生交叉的概率；根据个体的适应度调整优势个体组中每个个体发生变异的概率；保留最优个体；迭代，直至满足终止准则。本发明采用上述的一种改进遗传算法的稀布阵列天线优化设计方法，通过动态调整波束宽度和副瓣电平的权值可以获得综合性能最优的稀布阵列。
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公开(公告)号：CN116243297A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211598218.2
申请日：2022-12-12
申请人： 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
摘要： 本发明公开了一种基于幅度信息的改进全局最近邻数据关联算法，步骤如下：步骤一：毫米波雷达对多目标运动进行观测，获取各目标位置、速度及幅度信息；步骤二：根据目标Δ时刻内的幅度值进行信噪比估计；步骤三：根据量测空间信息与目标状态更新向量计算新息似然函数；步骤四：根据步骤二获得的信噪比估计值计算目标幅度似然并计算杂波幅度似然；步骤五：计算改进的似然函数并进行全局数据关联；步骤六：根据数据关联结果，使用卡尔曼滤波进行目标状态更新。本发明采用上述步骤的一种基于幅度信息的改进全局最近邻数据关联算法，计算复杂度较小，易于实现，并且在复杂环境下可以有较好的多目标跟踪性能。
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公开(公告)号：CN115965655A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310051098.2
申请日：2023-02-02
申请人： 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
摘要： 本发明公开了一种基于雷视一体的交通目标跟踪方法，包括以下步骤：确定单传感器目标跟踪问题：根据交通应用场景，进行雷达和视频的数据采集工作并进行分析，得出目标跟踪结果作为后续决策级融合算法的输入和对比数据‑时空匹配：采用单目标测试场景数据进行坐标系匹配的调试，得到两个传感器之间准确的转换参数，匹配完成后的数据能够在同一维度进行显示‑构建基于多模态融合的多目标跟踪算法：目标关联‑决策融合‑融合中心保存信息。本发明采用上述基于雷视一体的交通目标跟踪方法，解决了单传感器采集数据进行目标跟踪出现的问题，从而提升了目标跟踪的准确性，以便更好的提高后续智慧交通系统对交通状态的分析、判断及处理的效率。
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公开(公告)号：CN115629385A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211095285.2
申请日：2022-09-05
申请人： 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC分类号： G01S13/91 , G01S13/08 , G01S13/58 , G01S13/86 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06V20/54 , G06V20/56 , G08G1/01 , G08G1/04
摘要： 本发明公开了基于毫米波雷达和相机关联的车辆排队长度实时检测方法，首先，同时采集毫米波雷达点云数据和相机图像；然后，对毫米波雷达点云数据进行聚类跟踪处理，并输出车辆的速度、位置、id号、车道号信息；对图像数据进行特征提取，输出车道线和车辆类型信息；接着，在时间和车道号相同情况下，关联同一辆车的雷达信息和图像信息，得到包含图像特征信息标签的雷达数据；最后，在道路交叉口车辆停止线处存在静止车辆的情况下，估算每个车道的排队长度。本方法弥补毫米波雷达无法识别目标的不足，减少毫米波雷达聚类估算车长造成的误差，进而提高车辆排队长度估算精度。
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公开(公告)号：CN117970234A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410213002.2
申请日：2024-02-27
申请人： 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC分类号： G01S3/14
摘要： 本发明公开了一种低复杂度的非均匀阵列DOA估计方法，属于阵列信号处理技术领域，包括以下步骤：S1、根据阵列的结构建模，得到阵列的接收数据矩阵；S2、估计空间信源的来波方向范围，确定接收数据矩阵的变换域Θ的大小；S3、对接收数据矩阵的阵列流型进行双重约束的内插变换，最小化变换域外最大的旁瓣电平，同时限制内插区域内的虚拟阵列和实际阵列之间的误差的上限；S4、对变换后的虚拟均匀线阵的接收数据矩阵，使用Root‑MUSIC算法进行角度估计。本发明采用上述的一种低复杂度的非均匀阵列DOA估计方法，通过内插法将非均匀阵映射为虚拟的均匀线阵，从而能够使用低复杂度的超分辨DOA估计算法求解目标角度信息。
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公开(公告)号：CN116449298A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310135508.1
申请日：2023-02-20
申请人： 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
摘要： 本发明公开了一种基于改进拓扑的航迹关联方法，包括以下步骤：S1、将两雷达目标航迹转换到公共坐标系下；S2、构建雷达目标航迹的拓扑序列；S3、结合历史拓扑信息，计算当前时刻目标的拓扑平均距离；S4、使用OSPA距离衡量目标拓扑集合的关联度，得到关联矩阵；S5、采用匈牙利算法对关联矩阵进行最优分配得到关联结果。本发明采用上述基于改进拓扑的航迹关联方法，能够有效地降低随机误差对航迹关联算法的影响，提高关联性能。
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公开(公告)号：CN116052414A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211597658.6
申请日：2022-12-12
申请人： 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
摘要： 本发明公开了一种基于毫米波雷达的交通流量监控系统，系统在windows系统下基于Qt的人机交互界面软件架构，在MCSV开发环境下进行开发，包括显示模块、控制模块、数据传输模块及数据存储模块，所述数据存储模块、所述数据传输模块、所述控制模块和所述显示模块均采用独立线程运行，每个线程分设子线程实现数据的并行处理，每个线程之间采用数据队列的方式实现数据共享，程序的主函数为Qt中的main函数，为创建窗口对象BasicWindow对上述模块进行初始化操作。本发明采用上述的一种基于毫米波雷达的交通流量监控系统，实现了显控系统可实时连接雷达进行数据交互，对交通雷达采集到的道路交通信息进行可视化显示和数据存储。
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公开(公告)号：CN115423019A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211066456.9
申请日：2022-09-01
申请人： 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC分类号： G06K9/62 , G01S13/931
摘要： 本发明公开了一种基于密度的模糊聚类方法，包括以下步骤：获取当前帧数据，获得簇类个数k‑计算每个簇类横向距离最大差值,更新簇类个数‑构造目标函数‑求解目标函数，获得一次模糊聚类结果‑重复直至满足终止条件，并且更新隶属度矩阵为和簇中心由更新的一次聚类结果作为输入初始值，构造新的目标函数‑再次求解目标函数，获得二次模糊聚类结果，迭代更新隶属度矩阵和位置中心点‑若二次模糊聚类满足迭代条件，则继续，否则重复‑输出更新的隶属度矩阵和位置中心点,得到二次模糊聚类结果，所得更新的隶属度矩阵即为最终的隶属度模糊矩阵。本发明采用上述基于密度的模糊聚类方法，优化聚类结果，并且有效解决相邻同速车辆被聚为一簇的问题。
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公开(公告)号：CN115372972A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210939065.7
申请日：2022-08-05
申请人： 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC分类号： G01S13/91 , G01S13/931 , G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于交通毫米波雷达点云数据的聚类方法，所述方法包括以下步骤：获取当前帧的点云数据；对当前帧数据进行帧内DBSCAN处理；获取上一帧的聚类结果；使用当前帧的聚类结果和上一帧的聚类结果进行帧间聚类；输出聚类结果并进行点迹凝聚。本发明解决了小目标远距离时没有轨迹，大目标近距离时目标分裂两个难题，提升了点云数据聚类的质量，从而提升目标追踪的质量。
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