西安交通大学李学楠获国家专利权
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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于模糊控制优化粒子滤波的目标检测前跟踪方法及系统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：CN116679564B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202310759200.4，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于模糊控制优化粒子滤波的目标检测前跟踪方法及系统是由李学楠;王志国;刘天聪设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于模糊控制优化粒子滤波的目标检测前跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于模糊控制优化粒子滤波的目标检测前跟踪方法及系统，属于目标跟踪领域。预测粒子状态并计算粒子权重，将权重最大的粒子作为最优粒子，将最优粒子附近的空间作为最优区域；计算粒子与最优粒子间的距离和最优区域内粒子比，将其作为模糊控制器的输入，经过模糊化、模糊推理、解模糊过程后，输出移动系数；依据移动系数更新粒子状态，将权重较低的粒子向高似然区域方向移动；迭代多次，直到最优区域内粒子数超过阈值；根据粒子的状态估计目标的状态。本发明能够有效地缓解粒子贫化问题，提高跟踪精度，通过模糊控制器控制粒子移动，自适应地应用于不同的环境和场景，并且其规则可以用自然语言进行表述，具有良好的鲁棒性与可解释性。
本发明授权基于模糊控制优化粒子滤波的目标检测前跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于模糊控制优化粒子滤波的目标检测前跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，确定粒子数，初始化粒子集，粒子集中的粒子表示待跟踪目标可能的状态； S2，预测粒子状态，根据当前时刻对待跟踪目标的实际量测值计算每一个粒子的权重； S3，将权重最大的粒子作为最优粒子，确定最优区域，计算其他粒子与最优粒子间的归一化距离，得到最优区域内粒子比； S4，将S3所得结果作为模糊控制器的输入，经过模糊化、模糊推理、解模糊过程后，输出移动系数；模糊控制器为双输入单输出结构，输入一为其他粒子与最优粒子的归一化距离；输入二为最优区域粒子比； S5，依据移动系数更新粒子状态，将权重较低的粒子向高似然区域方向移动； S6，执行S3至S5迭代移动多次，直到最优区域内粒子数超过设定的阈值，根据粒子群的状态估计待跟踪目标的状态，完成当前时刻雷达目标的检测前跟踪。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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