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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京理工大學;北京理工大學前沿技術(shù)研究院申請的專利一種基于深度學習的機動目標跟蹤優(yōu)化方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115453515B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210381344.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01S13/72；該發(fā)明授權(quán)一種基于深度學習的機動目標跟蹤優(yōu)化方法是由胡程;方琳琳;蔡炯;王銳設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-04-12向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的機動目標跟蹤優(yōu)化方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于深度學習的機動目標跟蹤優(yōu)化方法。本發(fā)明在高斯混合概率假設(shè)密度濾波算法框架下，首先，構(gòu)建引入多普勒信息的量測模型，并在預(yù)測值處進行泰勒級數(shù)展開，將非線性方程轉(zhuǎn)換為線性，改善跟蹤性能的同時避免了運算量的增加；其次，設(shè)計了自適應(yīng)轉(zhuǎn)彎率估計網(wǎng)絡(luò)，利用多維度目標運動狀態(tài)時間序列信息來實現(xiàn)當前時刻轉(zhuǎn)彎率的實時估計，以實現(xiàn)協(xié)同轉(zhuǎn)彎濾波模型參數(shù)的更新，提高濾波模型匹配度，減小機動目標跟蹤誤差。

本發(fā)明授權(quán)一種基于深度學習的機動目標跟蹤優(yōu)化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的機動目標跟蹤優(yōu)化方法，其特征在于，包括如下步驟：構(gòu)建引入多普勒信息的量測模型，具體為：量測zk,j來自于狀態(tài)xk,i的量測方程為 式中，為零均值、協(xié)方差的高斯白噪聲；分別為位置量測與多普勒量測值；基于自適應(yīng)轉(zhuǎn)彎率估計網(wǎng)絡(luò)，利用多維度目標運動狀態(tài)時間序列來實現(xiàn)當前時刻轉(zhuǎn)彎率的估計，完成優(yōu)化；其中，所述網(wǎng)絡(luò)的輸入為包含多維度目標運動狀態(tài)時間序列信息的特征矩陣Fv：其中，k時刻的特征向量表示為其中，xk和yk表示k時刻目標位置估計，和表示k時刻目標速度估計，表示多普勒量測。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人北京理工大學;北京理工大學前沿技術(shù)研究院，其通訊地址為：100081 北京市海淀區(qū)中關(guān)村南大街5號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。