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张乐 博士
副教授
博士生导师
西安交通大学
电子与信息学部自动化学院
信息科学工程研究中心
低空监管研究院
入选西安交通大学
“青年优秀人才A类”
主讲《储能系统检测与估计》专业必修课，本科三年级
主持西安交通大学智课研究项目《生成式人工智能背景下课程报告类学习成果质量评价研究》
地址：
西安市咸宁西路28号西安交通大学东二楼342A室（兴庆校区）
西咸新区交大创新港4号巨构泓理楼4-6168室 （创新港校区）
邮箱：zhangle1991@xjtu.edu.cn
电话：15109290581
主要利用雷达、红外等多源异构数据，回答陆（汽车）、海（船）、空（飞机）、天（卫星）等目标/复杂系统
——有没有？（检测问题）
——是什么？（识别问题）
——在哪里？（定位问题）
——怎么动？（跟踪问题）
——有多少？（状态估计问题）
基于以上问题的结果，进一步研究目标的行为模式、意图，预测运动轨迹，管理传感器资源等，具体在研的方向包括
1. 目标信息处理方法
1.1 扩展目标跟踪[1][2][3][14][16]
利用车载毫米波雷达、激光雷达等高精度传感器从一个目标上得到的多个回波点，估计目标的位置、速度、大小、形状、朝向等信息
1.2 多模型方法[7]
单一模型难以描述目标运动、量测机制，多个模型通力合作，提高估计精度
1.3 传感器网络、探测资源调度与管理
以目的为导向，实现最优的调度、决策与管理
2. 估计与滤波基础理论
2.1 非线性/非高斯滤波[5][6][9][10][15]
雷达、红外等数据多为非线性形式，闪烁噪声、过零等现象导致噪声非高斯，在这种情况下如何准确滤波
2.2 性能评估理论与方法研究[4][8][11][12][13]
各类算法处理信息的效果到底怎样？几种方法哪一种最好？提出指标和评价方法。
3. 储能系统信息处理
3.1 荷电状态估计 [under review]
储能系统（如电池）中荷电状态SOC的准确估计是开展管理的基础，由于荷电状态与其测量值端电压呈高度非线性关系，造成准确估计困难
3.2 系统剩余使用寿命RUL预测 [under review]
图1：基于非均匀量测的扩展目标跟踪最新成果（自主驾驶环境与目标感知）
图2：复杂干扰环境下多域多源信息融合目标态势构建与传感资源管理
图3：电池管理系统实验、SOC估计结果（估计误差＜1%）
信息融合与目标监管团队
—— 兰剑 教授 （ 国家级高层次人才特聘教授）
—— 张乐 副教授
—— 郗瑞卿、张潇潇 助理教授
本人指导的研究生：王彬竹（保送）、周枫镒、杨择正（保送）
[1] 复杂环境目标跟踪信息扩维理论与方法，兰剑，徐林峰，张乐，刘静，刘妹琴，韩崇昭，陕西省科学技术奖自然科学奖一等奖，2024。
[2] 基于信息扩维的复杂环境目标跟踪理论与技术，兰剑、张乐、刘静、连峰、张光华，陕西高等学校科学技术研究优秀成果 特等，2024。
[3] 车载毫米波雷达环境感知系统，张乐、兰剑、郗瑞卿、曹晓萌、刘爽、张宇、彭相阳，陕西省科技工作者创新创业奖，2021。
[4] 毫厘感知——毫米波雷达智能感知科技引领者，兰剑、张潇萧、张乐，中国国际大学生创新大赛陕西赛区省级复赛银奖，2024。
[5] 低空目标凝视探测雷达信号处理算法开发，兰剑、张潇萧、张乐，中国国际大学生创新大赛陕西赛区省级复赛铜奖，2024。
[1]. Le Zhang and Jian Lan, "Extended object tracking using aspect ratio", IEEE Transactions on Signal Processing, 2024.
针对扩展目标跟踪，创新性提出对目标形态的长宽比（宽长比）进行直接建模和估计，实测跟踪性能相比传统扩展目标跟踪方法精度大幅提升。可应用于车载毫米波雷达和激光雷达数据的融合。更进一步的，还能应用于毫米波、激光、视觉传感器的多源融合对三维目标进行跟踪。
[2]. Le Zhang and Jian Lan, "Tracking of Extended Object Using Random Matrix with Non-Uniformly Distributed Measurements", IEEE Transactions on Signal Processing, Vol. 69, pp. 3812--3825, 2021.
针对扩展目标跟踪中，量测在目标上多个区域聚集分布、整体非均匀分布的问题，提出了全新建模方法和滤波器，实测跟踪性能良好。可用于车载毫米波雷达目标跟踪系统中。
[3]. Le Zhang and Jian Lan, "Extended object tracking using random matrix with skewness", IEEE Transactions on Signal Processing, Vol. 68, pp. 5107--5121, 2020.
准确描述了目标量测朝传感器偏斜分布的现象，提出了基于此类量测的扩展目标跟踪方法，可用于车载毫米波雷达的道路目标跟踪、基于红外的导弹目标跟踪等场景，实测效果大幅度优于现有方法。
[4]. Le Zhang, Jian Lan, X. R. Li, "Performance evaluation of joint tracking and classification", IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, Vol. 51, No. 2, pp. 1149--1163, 2021.
真正的联合性能评估方法，一体化评估算法的跟踪性能和分类性能。可用于战场毁伤效能评估。
[5]. Guanghua Zhang, Jian Lan, Le Zhang, Fengshou He, Shaomin Li, "Filtering in pairwise Markov model with Student's t non-stationary noise with application to target tracking", IEEE Transactions on Signal Processing, Vol. 69, pp. 1627--1641, 2021.
实际跟踪中经常遇到闪烁噪声，对跟踪性能造成极大影响。提出一种全新的对偶马尔可夫学生分布模型，对闪烁噪声进行了精准刻画，显著提高了跟踪性能。可用于军事场景下的雷达目标跟踪。
[6]. Qin Li, Jian Lan, Le Zhang, Badong Chen, Kaijian Zhu, "Augmented nonlinear least squares estimation with application to localization", IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, , Vol. 58, No. 2, pp. 1042--1054, 2022.
提出全新的非线性最小二乘估计方法，从算法结构上提高了TOA、TODA定位的精度。
[7]. Le Zhang, Jian Lan, and X. Rong Li, “Normal-gamma IMM filter for linear systems with non-Gaussian measurement noise”, 22th International Conference on Information Fusion, pp. 1--8, 2019.
针对非高斯量测噪声，提出了通用的滤波方法，能够应对Logistic量测噪声，实验显示相比现有方法性能提升50%以上。
[8]. 张乐，兰剑，混杂系统估计与决策——联合性能评估，第九届中国信息融合大会，太原，2019.
对联合问题（如联合跟踪与分类、联合打击），梳理了现有评估方法，是一篇评估方面较新、较全面的综述文章。
[9]. Le Zhang, Jian Lan, and X. Rong Li, “A normal-gamma filter for linear systems with heavy-tailed measurement noise”, 21th International Conference on Information Fusion, Cambridge, pp. 2548 --2555, Jul. 2018.
针对雷达目标跟踪中，量测噪声拖尾分布的情况，提出了高效率的滤波器。
[10]. Le Zhang, Jian Lan, and X. Rong Li, “Track-oriented evaluation of multi-target tracking without knowing ground truth”, 20th International Conference on Information Fusion, Xi’ an, pp. 1--8, Jul, 2017.
性能评估需要知道真值，但实际应用中真值通常是未知的，文章提出了真值未知情况下如何对航迹进行评估的方法。
[11]. Le Zhang, Jian Lan, and X. Rong Li, “Performance evaluation of multi-target tracking without knowing ground truth”, 19th International Conference on Information Fusion, Heidelberg, pp. 185--192, Jul. 2016.
文章提出了真值未知情况下如何对多目标跟踪算法进行评估的方法。
[12]. Le Zhang, Jian Lan, and X. Rong Li, “A fused score for ranking and evaluation using multiple metrics”, 19th International Conference on Information Fusion, Heidelberg, pp. 193--200, Jul. 2016.
单一指标无法全面反映算法性能，利用多个指标进行评估和排序面临诸如指标相互冲突等问题。文章提出了综合利用多个指标同时进行评估和排序的方法，具有普适性。
[13]. Le Zhang, Jian Lan, and X. Rong Li, “A method for evaluating performance of joint tracking and classification”, 18th International Conference on Information Fusion, Washington DC, pp. 499--506, Jul. 2015.
[14]. Yuan Wei, Jian Lan, and Le Zhang, "Multiple extended object tracking using PMHT with extension-dependent measurement numbers”, 27th International Conference on Information Fusion, 2024.
[15]. Ruiqing Xi,Jian Lan, and Le Zhang, "Nonlinear estimation using optimized extension based multiple conversion approach with generalized conversion for target tracking”, China Automation Congress (CAC), 2024.
[16]. 张乐，兰剑，贾浦杭. 基于偏斜分布量测的多扩展目标跟踪方法，第十一届中国信息融合大会，南京，2023.
解决了道路多扩展目标基于偏斜分布量测的跟踪问题，实验结果显示，扩展目标状态和形态估计精度提高了50%以上。
[1] 一种基于航迹管理方法的多目标跟踪方法，兰剑，龙求明，张乐，郭晓晓，刘爽，郗瑞卿，曹晓萌，ZL 2021 1 0224659.5.
[2] 一种快速被动传感器网络多目标定位方法，兰剑，刘爽，安翔，吴生盛，张乐，曹晓萌，ZL 2020 1 1248385.5.
[3] 兰剑,胡正海,郗瑞卿,张乐,宋翔武，一种基于高斯伽马滤波的无人飞行器景象匹配组合导航方法，申请号：202410604074X.
