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AP聚类和特征划分融合的群结构模型及跟踪算法: 1; 作者王昊宋骊平《兵器装备工程学报》北大核心 2025年第2期228-235,共8页; 针对群目标跟踪问题中发生群合并和分裂时,传统的演化网络模型通过将目标间的马氏距离与预设的阈值进行比较实现群组划分,导致其跟踪效果因依赖于阈值选择而在性能上受限的问题,提出了一种基于近邻传播聚类和特征划分融合的群结构模型,... 展开更多; 关键词群目标跟踪近邻传播聚类演化网络模型概率假设密度滤波邻接矩阵; 在线阅读下载PDF 职称材料

电子信息类专业课程思政教学设计与实践被引量：3: 2; 作者李翠芸李隐峰 +1 位作者宋骊平李彩彩《工业和信息化教育》 2024年第3期44-49,共6页; 深入贯彻全国高校思想政治工作会议精神,落实立德树人根本任务,是新时代高校人才培养工作的重要内容。立足电子信息专业特色,结合相关专业的人才培养要求,以“随机信号分析”和“Python网络数据处理”等必修课程为试点,深入挖掘其中蕴... 展开更多; 关键词电子信息课程思政随机信号分析 Python网络数据处理设计与实践; 在线阅读下载PDF 职称材料

多站测角的机动目标最小二乘自适应跟踪算法被引量：9: 3; 作者宋骊平姬红兵高新波《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期793-796,共4页; 为了避免被动跟踪中非线性带来的计算复杂化及精度的下降问题,该文首先采用最小二乘法对目标的状态进行粗估计,然后采用当前机动目标模型和自适应跟踪算法进行线性的卡尔曼滤波,以实现对目标较高精度的定位和跟踪。实验结果表明:该方法... 展开更多; 关键词最小二乘当前统计模型卡尔曼滤波被动跟踪; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于高阶累积量的目标机动检测新方法被引量：8: 4; 作者宋骊平姬红兵高新波《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期154-156,共3页; 机动检测是多模型目标跟踪中的一个关键问题 .在卡尔曼滤波中 ,当目标机动被噪声淹没时 ,传统的机动检测算法将失效 ,多分辨方法虽然能够有效地抑制噪声 ,可靠检测机动 ,但由于计算复杂导致严重的检测延迟 ,从而限制了它的应用 .本文提... 展开更多; 关键词机动检测高阶累积量卡尔曼滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

多站测角的最小二乘交互多模型跟踪算法被引量：11: 5; 作者宋骊平姬红兵《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期242-247,共6页; 在多站测角的被动目标跟踪中,目标的状态与角度量测值之间存在非线性关系,现有的方法主要是对其进行线性化,但线性化过程会带来滤波精度的下降,甚至会产生滤波发散而丢失目标.针对这一问题提出一种新方法,采用最小二乘法对多个观测站测... 展开更多; 关键词最小二乘交互多模型卡尔曼滤波被动跟踪; 在线阅读下载PDF 职称材料

量化量测条件下的交互多模型箱粒子滤波被引量：8: 6; 作者赵雪刚宋骊平姬红兵《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期37-44,共8页; 在分布式多传感器网络中,为了节省通信带宽,需要将传感器得到的点量测量化成区间量测,而传统的滤波算法均不能直接处理这种量化量测.箱粒子滤波作为一种"广义粒子滤波"算法,用箱粒子和误差界限模型来取代传统的点粒子和误差... 展开更多; 关键词交互多模型粒子滤波箱粒子滤波量化量测; 在线阅读下载PDF 职称材料

箱粒子广义标签多伯努利滤波的目标跟踪算法被引量：9: 7; 作者苗雨宋骊平姬红兵《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期107-112,共6页; 针对序列蒙特卡罗广义标签多伯努利滤波(SMC-GLMB)算法计算效率低、实时性差的问题,提出了箱粒子广义标签多伯努利滤波的目标跟踪(Box-GLMB)算法。该算法使用带标签的随机有限集描述多目标的状态,包括目标的位置和速度,并且对每个目标... 展开更多; 关键词目标跟踪随机有限集广义标签多伯努利滤波箱粒子滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于概率假设密度的汽车防撞雷达多目标跟踪被引量：5: 8; 作者张昱宋骊平虎小龙《现代雷达》 CSCD 北大核心 2014年第6期82-87,共6页; 基于毫米波汽车防撞雷达系统,考虑到雷达测量误差的存在以及道路前方车辆的行驶状态和数目的实时变化,包括新目标车辆出现、目标消失等多种情况,设计了一种多模型高斯混合概率假设密度算法实现对多个机动车辆的检测跟踪。针对高速公路... 展开更多; 关键词毫米波汽车防撞雷达多目标跟踪高斯混合概率假设密度多模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于mean shift和图结构的GMPHD扩展目标跟踪被引量：1: 9; 作者程轩宋骊平姬红兵《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期420-425,共6页; 针对当前扩展目标跟踪算法中,量测划分数过多、计算量过大,目标交叉时刻易产生漏估等问题,提出一种基于mean shift和图结构的GMPHD扩展目标跟踪算法。首先,引入核密度估计剔除杂波量测;其次,采用mean shift算法对扩展目标量测集进行划分... 展开更多; 关键词扩展目标跟踪 mean SHIFT 图结构 GMPHD 量测划分计算效率 MATLAB; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名AP聚类和特征划分融合的群结构模型及跟踪算法: 1; 作者王昊宋骊平; 机构西安电子科技大学电子工程学院; 出处《兵器装备工程学报》北大核心 2025年第2期228-235,共8页; 文摘针对群目标跟踪问题中发生群合并和分裂时,传统的演化网络模型通过将目标间的马氏距离与预设的阈值进行比较实现群组划分,导致其跟踪效果因依赖于阈值选择而在性能上受限的问题,提出了一种基于近邻传播聚类和特征划分融合的群结构模型,以避免上述问题并提升跟踪精度。新的群结构模型创新性地利用近邻传播聚类算法,依据目标点之间的距离和速度特征,在2个维度上对目标点进行有效划分,通过邻接矩阵表示聚类结果,并对两个邻接矩阵进行融合,构造出目标点的群组划分结构。结合高斯混合概率假设密度滤波进行群目标跟踪仿真对比实验,结果表明新的群结构模型在群组划分方面更接近群目标的真实划分,相较于传统的演化网络模型,新模型在群目标数目的估计及跟踪效果上有明显提升。所提出的群结构模型跟踪性能更好,模块化程度高并且具有更高的全局适应能力,为群目标跟踪提供了新的解决思路。; 关键词群目标跟踪近邻传播聚类演化网络模型概率假设密度滤波邻接矩阵; Keywords group target tracking affinity propagation clustering evolving network model probability hypothesis density filtering adjacency matrix; 分类号 TN953 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名电子信息类专业课程思政教学设计与实践被引量：3: 2; 作者李翠芸李隐峰宋骊平李彩彩; 机构西安电子科技大学电子工程学院; 出处《工业和信息化教育》 2024年第3期44-49,共6页; 基金 2022年西安电子科技大学研究生各类课程与教材建设项目“Python网络数据处理”(项目编号:KCSZ2203) 2021年西安电子科技大学电子工程学院教育教学研究项目“电子信息类专业课程思政教学设计与实践”(项目编号:30304160001)。; 文摘深入贯彻全国高校思想政治工作会议精神,落实立德树人根本任务,是新时代高校人才培养工作的重要内容。立足电子信息专业特色,结合相关专业的人才培养要求,以“随机信号分析”和“Python网络数据处理”等必修课程为试点,深入挖掘其中蕴含的思政元素和马克思主义理论,通过多种教学形式将价值观引导融入专业知识传授和能力培养中,在培养技能过硬、人格健全、立场坚定的电子信息专业人才方面取得了一系列有益成果。; 关键词电子信息课程思政随机信号分析 Python网络数据处理设计与实践; 分类号 G642 [文化科学—高等教育学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多站测角的机动目标最小二乘自适应跟踪算法被引量：9: 3; 作者宋骊平姬红兵高新波; 机构西安电子科技大学电子工程学院; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期793-796,共4页; 基金国家部级基金(41101050108)资助课题; 文摘为了避免被动跟踪中非线性带来的计算复杂化及精度的下降问题,该文首先采用最小二乘法对目标的状态进行粗估计,然后采用当前机动目标模型和自适应跟踪算法进行线性的卡尔曼滤波,以实现对目标较高精度的定位和跟踪。实验结果表明:该方法对于匀速和匀加速运动的目标都可以达到良好的跟踪效果,其误差远小于经典的singer方法;对于强机动目标,singer方法将失效,而本文方法仍能实时辨识出目标的速度和加速度,并且估计效果良好。; 关键词最小二乘当前统计模型卡尔曼滤波被动跟踪; Keywords Least Squares, Current statistical model Kalman filter, Passive tracking; 分类号 TN953 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于高阶累积量的目标机动检测新方法被引量：8: 4; 作者宋骊平姬红兵高新波; 机构西安电子科技大学电子工程学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期154-156,共3页; 基金 "十五"国防预研项目资助 (No .41 1 0 1 0 50 1 0 8); 文摘机动检测是多模型目标跟踪中的一个关键问题 .在卡尔曼滤波中 ,当目标机动被噪声淹没时 ,传统的机动检测算法将失效 ,多分辨方法虽然能够有效地抑制噪声 ,可靠检测机动 ,但由于计算复杂导致严重的检测延迟 ,从而限制了它的应用 .本文提出一种基于三阶累积量的机动检测新算法 ,它有效地克服了上述二者的缺陷 .由于高阶累积量能够抑制高斯噪声 ,因此在三阶累积量域易于检测机动 .同时通过采用逐点更新法 ,可实时进行机动检测 .仿真结果表明 ,该算法优于传统算法和多分辨方法 ,特别是在低信噪比的情况下 .; 关键词机动检测高阶累积量卡尔曼滤波; Keywords maneuver detection higher-order cumulants Kalman filter; 分类号 TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多站测角的最小二乘交互多模型跟踪算法被引量：11: 5; 作者宋骊平姬红兵; 机构西安电子科技大学电子工程学院; 出处《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期242-247,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(60677040); 文摘在多站测角的被动目标跟踪中,目标的状态与角度量测值之间存在非线性关系,现有的方法主要是对其进行线性化,但线性化过程会带来滤波精度的下降,甚至会产生滤波发散而丢失目标.针对这一问题提出一种新方法,采用最小二乘法对多个观测站测得的目标角度信息进行融合,估计出目标的状态,将状态估计作为卡尔曼滤波的伪量测,然后采用交互多模型算法跟踪机动目标.仿真结果表明该方法可实现多站测角机动目标的跟踪,其跟踪误差远小于现有的跟踪方法.; 关键词最小二乘交互多模型卡尔曼滤波被动跟踪; Keywords least squares interacting multiple model Kalman filter passive tracking; 分类号 TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名量化量测条件下的交互多模型箱粒子滤波被引量：8: 6; 作者赵雪刚宋骊平姬红兵; 机构西安电子科技大学电子工程学院; 出处《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期37-44,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(61372003) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JB140221); 文摘在分布式多传感器网络中,为了节省通信带宽,需要将传感器得到的点量测量化成区间量测,而传统的滤波算法均不能直接处理这种量化量测.箱粒子滤波作为一种"广义粒子滤波"算法,用箱粒子和误差界限模型来取代传统的点粒子和误差统计模型,是新近出现的处理区间量测的有力工具.相比粒子滤波,箱粒子滤波还具有所需粒子数少、算法复杂度低、运行速度快等优点.因此,为了处理量化量测条件下的机动目标跟踪问题,提出了交互多模型箱粒子滤波算法.仿真对比实验表明:在量化量测条件下,交互多模型箱粒子滤波算法和交互多模型粒子滤波算法都能够准确地估计机动目标状态,但交互多模型箱粒子滤波所需粒子数更少、计算效率更高.; 关键词交互多模型粒子滤波箱粒子滤波量化量测; Keywords interacting multiple model particle filter box particle filter quantitative measurements; 分类号 TN953 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名箱粒子广义标签多伯努利滤波的目标跟踪算法被引量：9: 7; 作者苗雨宋骊平姬红兵; 机构西安电子科技大学电子工程学院; 出处《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期107-112,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61372003); 文摘针对序列蒙特卡罗广义标签多伯努利滤波(SMC-GLMB)算法计算效率低、实时性差的问题,提出了箱粒子广义标签多伯努利滤波的目标跟踪(Box-GLMB)算法。该算法使用带标签的随机有限集描述多目标的状态,包括目标的位置和速度,并且对每个目标用互不相同的标签进行区分;然后利用箱粒子滤波算法近似单目标状态的概率密度,即用一组带权值的均匀分布拟合单目标状态概率密度;最后通过广义标签多伯努利滤波对多目标状态的概率密度进行预测与更新,从多目标状态后验概率密度中估计单目标的位置与速度,根据目标的标签可以实现航迹跟踪。BoxGLMB算法结合了箱粒子滤波与GLMB算法的优势,能够跟踪目标航迹,同时提高计算效率。仿真结果表明,Box-GLMB算法可以有效估计目标状态以及跟踪目标航迹,相比于SMC-GLMB算法,计算效率提升了62%。; 关键词目标跟踪随机有限集广义标签多伯努利滤波箱粒子滤波; Keywords target tracking random finite se t generalized labeled multi-Bernoulli fi lte r box-particle filter; 分类号 TN953 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于概率假设密度的汽车防撞雷达多目标跟踪被引量：5: 8; 作者张昱宋骊平虎小龙; 机构西安电子科技大学电子工程学院; 出处《现代雷达》 CSCD 北大核心 2014年第6期82-87,共6页; 文摘基于毫米波汽车防撞雷达系统,考虑到雷达测量误差的存在以及道路前方车辆的行驶状态和数目的实时变化,包括新目标车辆出现、目标消失等多种情况,设计了一种多模型高斯混合概率假设密度算法实现对多个机动车辆的检测跟踪。针对高速公路上多个车辆行驶的情况,运用高斯混合概率假设密度算法以及多模型理论进行仿真实验,结果表明该算法不仅能够实时地对雷达探测范围内多个目标车辆进行准确跟踪,而且能够及时地判断出驶入或驶出雷达探测范围的车辆,从而在提高自车与前车之间相对距离、相对速度测量精度的同时,有效地对可探测目标车辆数目进行准确的判断,降低了雷达虚警率,提高了防撞雷达系统的可靠性。; 关键词毫米波汽车防撞雷达多目标跟踪高斯混合概率假设密度多模型; Keywords millimeter-wave vehicle anti-collision radar multi-target tracking Gaussian mixture probability hypothesis density multi-model; 分类号 TN953 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于mean shift和图结构的GMPHD扩展目标跟踪被引量：1: 9; 作者程轩宋骊平姬红兵; 机构西安电子科技大学电子工程学院; 出处《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期420-425,共6页; 基金国家自然科学基金(61372003)资助; 文摘针对当前扩展目标跟踪算法中,量测划分数过多、计算量过大,目标交叉时刻易产生漏估等问题,提出一种基于mean shift和图结构的GMPHD扩展目标跟踪算法。首先,引入核密度估计剔除杂波量测;其次,采用mean shift算法对扩展目标量测集进行划分,并依据图结构更新后反馈回的信息判断是否需要进行子划分;然后,采用扩展目标GMPHD算法进行滤波处理;最后,对滤波结果进行一步预测,更新图结构,并使用更新后的图结构信息指导下一时刻的量测划分。matlab仿真表明,所提算法大幅减少了量测划分数,降低了运算量,解决了扩展目标交叉时刻的漏估问题。; 关键词扩展目标跟踪 mean SHIFT 图结构 GMPHD 量测划分计算效率 MATLAB; Keywords extended target tracking mean shift graph structure GMPHD measurements partition computational efficiency matlab; 分类号 TN957 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	AP聚类和特征划分融合的群结构模型及跟踪算法	王昊宋骊平	《兵器装备工程学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	电子信息类专业课程思政教学设计与实践	李翠芸李隐峰宋骊平李彩彩	《工业和信息化教育》	2024	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	多站测角的机动目标最小二乘自适应跟踪算法	宋骊平姬红兵高新波	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2005	9	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于高阶累积量的目标机动检测新方法	宋骊平姬红兵高新波	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2004	8	在线阅读下载PDF 职称材料
5	多站测角的最小二乘交互多模型跟踪算法	宋骊平姬红兵	《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2008	11	在线阅读下载PDF 职称材料
6	量化量测条件下的交互多模型箱粒子滤波	赵雪刚宋骊平姬红兵	《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2014	8	在线阅读下载PDF 职称材料
7	箱粒子广义标签多伯努利滤波的目标跟踪算法	苗雨宋骊平姬红兵	《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2017	9	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于概率假设密度的汽车防撞雷达多目标跟踪	张昱宋骊平虎小龙	《现代雷达》 CSCD 北大核心	2014	5	在线阅读下载PDF 职称材料
9	基于mean shift和图结构的GMPHD扩展目标跟踪	程轩宋骊平姬红兵	《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2018	1	在线阅读下载PDF 职称材料