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龙图腾网恭喜中国人民解放军63768部队申请的专利前后向预测与速度加权结合的像平面片段轨迹关联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：CN113158127B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202110509764.3，技术领域涉及：G06F17/12；该发明授权前后向预测与速度加权结合的像平面片段轨迹关联方法是由程煜;王英;李浩;曹申艺;翁冀;王涵;徐鸣设计研发完成，并于2021-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本前后向预测与速度加权结合的像平面片段轨迹关联方法在说明书摘要公布了：本发明公开的属于航天数据关联技术领域，具体为前后向预测与速度加权结合的像平面片段轨迹关联方法，包括以下步骤：S1对场景中的轨迹进行预处理，得到时间空间上没有交集的轨迹集合；S2对旧轨迹集合进行前向预测，对新轨迹集合进行后向预测；S3对旧轨迹集合和新轨迹集合利用速度加权思路选择时间窗口，构造检验量；S4对得到的关联检验量进行假设检验，对多目标情况构造检验矩阵求解。本发明所具有的收益效果为：首先，无需对目标三维运动进行建模，通过像平面运动情况即可对目标进行关联；其次，使用前向预测后向预测与速度加权思路选取检验时间窗口，关联效果更好。

本发明授权前后向预测与速度加权结合的像平面片段轨迹关联方法在权利要求书中公布了：1.前后向预测与速度加权结合的像平面片段轨迹关联方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：对场景中的轨迹进行预处理，得到时间空间上没有交集的轨迹集合，此时可按时间顺序由前至后依次对轨迹集进行关联，以两段轨迹为例进行讨论，时间靠前的称为旧轨迹，时间靠后的称为新轨迹；S2：对旧轨迹集合进行前向预测，对新轨迹集合进行后向预测：S2.1：对旧轨迹集合中的轨迹进行前向滤波，对新轨迹集合中的轨迹进行后向滤波，此时滤波使用二维匀加速模型，对于二维匀加速模型，假设目标在二维状态空间做匀加速运动，假设此时状态矢量为：XCAk＝[xk,yk,vxk,vyk,axk,ayk]T其中xk,yk,vxk,vyk,axk,ayk分别代表目标在k时刻x,y方向的位置、速度和加速度,有目标的状态方程为： 其中qCAk代表零均值方差为的高斯白噪声，其本质上即代表加加速度的扰动项；在滤波过程中，CA模型对应观测模型为： 其中Zk代表k时刻的量测量，rpk代表观测过程中的像元误差，假定服从零均值、方差为的高斯分布；S2.2：对旧轨迹集合中的轨迹进行后向预测，对新轨迹集合中的轨迹进行前向预测，此时滤波使用二维匀速模型，对于二维匀速模型，假设目标在二维状态空间做匀速运动，假设此时状态矢量为：XCVk＝[xk,yk,vxk,vyk]T其中xk,yk,vxk,vyk分别代表目标在k时刻x,y方向的位置和速度,则有目标的状态方程为： 其中T代表采样时间，qCVk代表零均值方差为的高斯白噪声，其本质上即代表加速度的扰动项；S3：对旧轨迹集合和新轨迹集合利用速度加权思路选择时间窗口，构造检验量：S3.1：针对第i条旧轨迹和第j条新轨迹，利用速度加权的思路选择检验时间窗中点位置： 其中代表第i条旧轨迹和第j条新轨迹时间窗中点位置，代表新第i条旧轨迹和第j条新轨迹时间窗初始位置，nw代表时间窗口大小，代表新第i条旧轨迹和第j条新轨迹时间间隔，代表第j条新轨迹后向估计在时刻的速度，代表第i条旧轨迹前向估计在时刻的速度，normx代表对向量x取模值，floorx代表对数值x取整数部分；S3.2：在选定检验时间窗后，定义统计量其中有为服从nx自由度的x2分布，其中nx代表xk的维度，此时nx仅考虑位置分量，即取nx＝2，对时间窗内的统计量加和，有轨迹i、轨迹j关联检验量为： 由于各个时刻的统计量相互独立，有服从自由度为nx×nw的x2分布；S4：对得到的关联检验量进行假设检验，在假设检验门限内，若新旧轨迹都还有多条，则构造检验矩阵，使用二维指派的方法给出新旧轨迹的关联情况：S4.1：对关联检验量进行假设检验，即H0：轨迹i、轨迹j是同一目标轨迹；H1：轨迹i、轨迹j不是同一目标轨迹；在假设H0成立的条件下，以显著性水平α获得此时的门限值Th12，此时判断准则为： 对进行假设检验；S4.2：若新旧轨迹集合均只有一条，则通过假设检验即可判别是否为同一目标，若有多条，则构造检验矩阵： 遍历求解该二维指派问题，得到其最小值的匹配情况，即可得到旧轨迹集合和新轨迹集合之间的最佳关联。

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