桂林电子科技大学吴孙勇获国家专利权
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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种用于雷达微弱目标的检测前跟踪方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120103326B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510109067.7，技术领域涉及：G01S13/66；该发明授权一种用于雷达微弱目标的检测前跟踪方法是由吴孙勇;张志伟;薛秋条;蔡如华;孙希延;纪元法;符强设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种用于雷达微弱目标的检测前跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明涉及雷达目标跟踪技术领域，具体涉及一种用于雷达微弱目标的检测前跟踪方法。为了同时估计目标状态和量测噪声协方差，首先需要计算目标状态和量测噪声协方差的联合概率密度。然后引入高斯逆伽马混合分布对联合概率密度进行建模，由于目标状态和量测噪声协方差在联合似然函数中是耦合的，这会导致联合后验概率密度难以解析求解，因此采用变分贝叶斯方法近似求解联合后验概率密度的可分离近似解。最后在滤波更新阶段，基于该分离近似解来执行信息交换，即每个伯努利分量使用其他伯努利分量共享的预测状态信息来执行更新。经仿真验证，在低信噪比场景下，本发明能够自适应地估计量测噪声协方差，且跟踪精度有所提升。
本发明授权一种用于雷达微弱目标的检测前跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种用于雷达微弱目标的检测前跟踪方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤1：将目标集合建模为随机有限集，并采用点扩散函数生成量测，得到目标状态模型和量测模型； 步骤2：在计算目标状态和量测噪声协方差的联合概率密度的过程中，引入高斯逆伽马混合分布对联合概率密度进行建模，并采用变分贝叶斯方法近似求解联合后验概率密度的可分离近似解； 步骤3：基于目标状态模型和量测模型，进行基于变分贝叶斯的信息交换多伯努利后验线性化滤波检测前跟踪算法的高斯逆伽马混合实现的预测步骤，得到k时刻的目标预测状态； 步骤4：进行基于变分贝叶斯的信息交换多伯努利后验线性化滤波检测前跟踪算法的高斯逆伽马混合实现的更新步骤，并在更新过程中执行信息交换，即每个伯努利分量使用其他伯努利分量共享的预测状态信息执行更新，得到k时刻的目标更新状态； 步骤5：对目标进行修剪合并，并根据目标存在概率进行状态提取。
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