北京理工大學;北京理工大學前沿技術研究院胡程獲國家專利權
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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基于深度學習的機動目標跟蹤優化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：CN115453515B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13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：202210381344.6，技術領域涉及：G01S13/72；該發明授權一種基于深度學習的機動目標跟蹤優化方法是由胡程;方琳琳;蔡炯;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。
本一種基于深度學習的機動目標跟蹤優化方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習的機動目標跟蹤優化方法。本發明在高斯混合概率假設密度濾波算法框架下，首先，構建引入多普勒信息的量測模型，并在預測值處進行泰勒級數展開，將非線性方程轉換為線性，改善跟蹤性能的同時避免了運算量的增加；其次，設計了自適應轉彎率估計網絡，利用多維度目標運動狀態時間序列信息來實現當前時刻轉彎率的實時估計，以實現協同轉彎濾波模型參數的更新，提高濾波模型匹配度，減小機動目標跟蹤誤差。
本發明授權一種基于深度學習的機動目標跟蹤優化方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的機動目標跟蹤優化方法，其特征在于，包括如下步驟：構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xk,i的量測方程為 式中，為零均值、協方差的高斯白噪聲；分別為位置量測與多普勒量測值；基于自適應轉彎率估計網絡，利用多維度目標運動狀態時間序列來實現當前時刻轉彎率的估計，完成優化；其中，所述網絡的輸入為包含多維度目標運動狀態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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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
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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