基于孪生网络雷达X波段多扩展目标自适应跟踪方法

本发明公开了基于孪生网络雷达X波段多扩展目标自适应跟踪方法，属于目标检测与跟踪领域。本发明利用神经网络最后三层特征图进行输出计算，并提出一种特征向量图融合架构，可以应对雷达数据存在大量杂波的情况；结合检测方法与速度信息，本发明提出一种神经网络与传统方法结合的航迹估计模块，取得了很好的跟踪效果；本发明引入特征截取模块，来针对多目标跟踪中存在大量目标的情况，以此来降低目标特征提取时间；实验结果证明，本发明的多扩展目标自适应跟踪方法在过桥遮挡、小目标紧邻、目标形变的场景下均能保持理想的跟踪精度，跟踪效果大大提升。

《基于孪生网络雷达X波段多扩展目标自适应跟踪方法》是一发明专利，专利号为 2023102009917，当前法律状态为已下证，由江南大学提出申请，发明人为杨金龙;成勇;刘宏刚;刘建军;吴晓佳;张媛，申请日期为2023-03-06，公开（公告）日期为2025-11-04，国际专利分类号（IPC）为 G01S 13/72 (2006.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：雷达信号处理、深度学习目标跟踪、扩展目标跟踪、X 波段雷达、孪生网络、雷达目标状态估计、杂波抑制、雷达数据滤波、多目标跟踪、雷达探测算法、自适应跟踪、海上目标跟踪、车载雷达、雷达信号建模、目标关联算法。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。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：本发明公开了基于孪生网络雷达X波段多扩展目标自适应跟踪方法，属于目标检测与跟踪领域。本发明利用神经网络最后三层特征图进行输出计算，并提出一种特征向量图融合架构，可以应对雷达数据存在大量杂波的情况；结合检测方法与速度信息，本发明提出一种神经网络与传统方法结合的航迹估计模块，取得了很好的跟踪效果；本发明引入特征截取模块，来针对多目标跟踪中存在大量目标的情况，以此来降低目标特征提取时间；实验结果证明，本发明的多扩展目标自适应跟踪方法在过桥遮挡、小目标紧邻、目标形变的场景下均能保持理想的跟踪精度，跟踪效果大大提升。

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