北京理工大學;北京理工大學前沿技術研究院田衛明獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉北京理工大學;北京理工大學前沿技術研究院申請的專利一種面向機動飛行目標的雷達魯棒跟蹤方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114924244B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210379368.8，技術領域涉及：G01S7/41；該發明授權一種面向機動飛行目標的雷達魯棒跟蹤方法是由田衛明;方琳琳;蔡炯;胡程;王銳設計研發完成，并于2022-04-12向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種面向機動飛行目標的雷達魯棒跟蹤方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種面向機動飛行目標的雷達魯棒跟蹤方法。能夠實現高雜波環境下機動目標的高精度跟蹤，改善航跡質量。在高斯混合概率假設密度濾波算法框架下，基于量測信息得出多目標狀態濾波結果，首先，將目標狀態濾波結果輸入到殘差修正網絡中，基于雙向長短時記憶網絡從正向和反向兩個維度來實現時間序列的特征提取；然后，基于多級注意力機制對不同雙向長短時記憶網絡層的輸出進行加權，同時，基于時序注意力來捕捉輸入時間序列在不同時刻的狀態對網絡模型訓練的重要性，提高網絡的特征提取能力，使其能夠適應復雜機動目標的殘差修正處理需求。經殘差修正網絡處理后可實現濾波軌跡的進一步平滑，進而提高雜波環境下機動目標跟蹤精度。
本發明授權一種面向機動飛行目標的雷達魯棒跟蹤方法在權利要求書中公布了：1.一種面向機動飛行目標的雷達跟蹤方法，其特征在于，包括如下步驟： 對量測點跡進行LGJMS-GMPHD濾波，然后經殘差修正網絡處理，對濾波結果做進一步平滑；其中，所述殘差修正網絡的輸入為基于GMPHD濾波器得出的目標軌跡濾波序列；構建殘差修正網絡時，首先基于雙向長短時記憶網絡從正向和反向兩個維度來實現時間序列的特征提取；然后，基于多級注意力機制實現對不同Bi-LSTM網絡的輸出進行加權，同時，基于時序注意力來捕捉輸入時間序列在不同時刻的狀態對網絡模型訓練的重要性；最后，經全連接層處理將隱狀態信息轉換為修正濾波結果輸出。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京理工大學;北京理工大學前沿技術研究院，其通訊地址為：100081 北京市海淀區中關村南大街5號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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