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龍圖騰網獲悉杭州電子科技大學申請的專利一種雜波與漏檢環境下的目標量測序列提取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：CN114254512B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202111578693.9，技術領域涉及：G06F30/20；該發明授權一種雜波與漏檢環境下的目標量測序列提取方法是由石義芳;張瑜;陳柔潔設計研發完成，并于2021-12-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種雜波與漏檢環境下的目標量測序列提取方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種雜波與漏檢環境下的目標量測序列提取方法。該方法利用目標、傳感器、傳感器平臺和歷史目標量測序列的先驗信息，針對漏檢情況提出了距離、角度和多普勒測量通用約束函數，實現了漏檢環境下的目標量測序列提取；同時還提出了一種創新性的航跡分裂管理策略，實現了有雜波環境下的目標量測序列提取，最終達到雜波和漏檢環境下提取目標量測序列的目的。通過該方法，在復雜環境下成功地實現了目標量測序列提取，該算法僅產生較少的虛假航跡，平均提取準確率達到了98.8％，平均航跡連續性達到了94.1％，算法平均每幀耗時僅為0.033s，擁有很強的實際工程應用性。

本發明授權一種雜波與漏檢環境下的目標量測序列提取方法在權利要求書中公布了：1.一種雜波與漏檢環境下的目標量測序列提取方法，傳感器搭載在可移動傳感器平臺上，傳感器量測為三維的非線性量測，定義截止到k時刻傳感器的歷史量測為Zk： Zk＝{Z1,Z2,...,Zk} 其中，Zk表示在k時刻傳感器當前幀包含了雜波與目標的量測： 其中，表示k時刻傳感器當前幀雜波的量測，表示k時刻傳感器當前幀的目標量測；其特征在于：具體包括以下步驟： 步驟一、建立規則約束函數 建立在規則約束函數，用于漏檢與雜波的過濾；所述漏檢表示進行規則約束門限后，門限內沒有框到量測點，表示當前幀傳感器對目標發生漏檢，將當前幀目標量測序列狀態記作空集；假設截止當前的kn時刻，漏檢幀數為a幀，當a＝0時，表示當前并未出現漏檢；當a≤N時，表示到kn-a-1時刻開始不漏檢；當aN時，刪除當前幀目標量測序列；其中，N由MN邏輯門航跡管理決定； s1.1、距離量測約束函數 目標在k時刻的距離量測dk為： 其中，為目標的位置向量，為傳感器的位置向量； 將kn時刻的距離量測分解為： 其中，第一部分為kn時刻不含噪聲的距離量測，第二部分為kn時刻的距離量測噪聲；根據3σ準則，對進行放縮得到： 將kn時刻不含噪聲的距離量測分解為： 其中，第一組變量和是kn-a-1時刻距離量測分別在x、y軸距離的分量，是先驗已知的： 其中，表示kn-a-1時刻傳感器對目標角度量測的正弦值； 第二組變量和是kn-a-1時刻到kn時刻傳感器運動距離分別在x、y軸的分量，是先驗已知的： 其中，表示傳感器在kn-a-1時刻到kn時刻每個時刻的運動速度，表示傳感器在kn-a-1時刻到kn時刻每個時刻的運動方向角，T表示傳感器采樣周期； 第三組變量和是kn-a-1時刻到kn時刻目標運動距離分別在x、y軸的分量，是未知信息： 其中，表示目標在kn-a-1時刻到kn時刻的平均速度，表示目標在kn-a-1時刻到kn時刻的平均轉向角；未知信息里面包含了兩個自變量，分別為目標kn-a-1時刻到kn時刻運動矢量的模和運動方向角，將以上三組變量整理代入，得最終無噪聲距離約束函數： 兩個自變量的取值范圍分別為： 其中，vT，max為目標最大運動速度，ωT，max為目標最大運動轉向角；通過對和使用自變量離散化求解目標函數得到一個最大值和最小值區間： 得到kn時刻距離量測的門限值為： s1.2、角度量測約束函數 目標在k時刻的角度量測Θk為： 其中，xT,k和yT,k分別表示目標k時刻時x方向和y方向的位置，xS,k和yS,k分別表示傳感器k時刻時x方向和y方向的位置； 將kn時刻的角度量測分解為： 根據3σ準則，對進行放縮，可以得到： 對進行分解： 將自變量信息代入，得無噪聲角度約束函數： 通過對和使用自變量離散化求解目標函數可以得到一個最大值和最小值區間，即： 將求解出來的和回代，得到kn時刻角度量測的門限值： s1.3、多普勒量測約束函數 目標在k時刻的多普勒量測γk定義為： 其中，為目標的速度向量，為傳感器的速度向量； 將kn時刻的多普勒量測分解為： 根據3σ準則，對進行放縮，可以得到： 對進行分解，得到無噪聲多普勒約束函數： 其中，表示傳感器kn-a-1時刻的多普勒量測，和分別表示傳感器和目標kn-a-2時刻到kn-a-1時刻的加速度，是先驗已知的，是未知的，有： 求解目標函數得到一個最大值和最小值區間： 將求解出來的和回代，得到kn時刻多普勒量測的門限值： 步驟二、目標量測序列初始化 對目標量測序列的狀態以及航跡質量度分別進行初始化； s2.1、目標量測序列的狀態由當前幀的一個自由量測點得到，所述自由量測點為初始時刻的所有量測點或每一幀中為被門限框到的量測點；在k時刻目標量測序列的狀態xk為： s2.2、設當前時刻為k2時刻，在k1時刻已完成目標量測序列Γ1的狀態更新，k1＜k2；提取k2時刻量測對目標量測序列Γ1進行更新； 首先利用步驟一得到的三個維度的規則約束函數對k2時刻量測進行門限，計算k2時刻的門限值： 通過k2時刻的三組門限值計算得到k2時刻的預測值為： k2時刻更新后目標量測序列Γ1的狀態為利用極坐標距離絕對值公式，計算k2時刻目標量測序列Γ1的狀態和k2時刻目標量測序列Γ1的預測值之間的距離將目標量測序列Γi的航跡質量度AQ定義為每幀的狀態與預測值之間的距離和： 其中，l小于等于每條目標量測序列的最大幀數； 步驟三、目標量測序列分裂 使用步驟一得到的規則約束函數進行門限框選；當門限內沒有框選到任何量測點時，將該幀的目標量測序列狀態置為空集；當門限內框選到量測點數量不為0時，對門限內的每一個量測點都更新一條目標量測序列； 步驟四、目標量測序列管理 選擇MN邏輯規則進行目標量測序列管理，剔除漏檢幀數過多的虛假航跡； 步驟五、目標量測序列合并 對所有航跡按以下步驟分類合并： s5.1、針對步驟三中由目標量測序列分裂得到的航跡，在分裂N幀后計算其航跡質量度，并與原始目標量測序列的航跡質量度進行比較，保存航跡質量度低即質量高的序列； s5.2、針對長度不同但是存在包含關系的航跡，計算不同目標量測序列之間的重合幀數，如果存在兩幀及以上航跡狀態完全相同，則將幀數少的目標量測序列刪除； s5.3、對經過步驟四管理后的航跡，首先按幀計算每條目標量測序列的平均航跡質量度，當平均航跡質量度大于設定閾值AQmax時，即將該航跡判斷為虛假航跡并刪除； 經過目標量測序列合并后，剩余的航跡即為雜波與漏檢環境下提取得到的目標量測序列。

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