WSN中基于模型概率实时修正的IMM目标跟踪方法及装置

发明公开了一种WSN中基于模型概率实时修正的IMM目标跟踪方法法及装置，该方法包括：首先在监控区域上收集RSSI建立无线电指纹库，然后利用支持向量回归算法训练得到观测模型。其次，引入模糊神经网络，在模型输出阶段自适应地调整测量误差协方差矩阵。最后，根据IMM子模型中连续时间点之间的模型概率的比值，对Markov转移概率进行修正。实施本发明，能够使算法在实时性、跟踪精度方面具有良好的性能。

《WSN中基于模型概率实时修正的IMM目标跟踪方法及装置》是一发明专利，专利号为 2019105998479，当前法律状态为已售，由重庆邮电大学提出申请，发明人为周非;罗晓勇;范馨月;张时雪;刘云萍，公开（公告）日期为2023-05-12，国际专利分类号（IPC）为 G01S5/02(2010.01)I;H04W84/18(2009.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：无线传感器网络（WSN）与目标跟踪技术相结合。该专利权属清晰，可通过正规流程办理转让，适用于企业技术升级、资质申报与战略布局。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：发明公开了一种WSN中基于模型概率实时修正的IMM目标跟踪方法法及装置，该方法包括：首先在监控区域上收集RSSI建立无线电指纹库，然后利用支持向量回归算法训练得到观测模型。其次，引入模糊神经网络，在模型输出阶段自适应地调整测量误差协方差矩阵。最后，根据IMM子模型中连续时间点之间的模型概率的比值，对Markov转移概率进行修正。实施本发明，能够使算法在实时性、跟踪精度方面具有良好的性能。

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