[发明专利]权值实时动态分配的多传感器目标合成方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及数据融合技术领域，具体涉及的是一种权值实时动态分配的多传感器目标合成方法及系统。

背景技术

多传感器目标融合是20世纪80年代形成和发展起来的一种自动化信息综合处理技术，在国防上现已发展成为一个十分活跃的热门研究领域，是多学科、多部门、多领域所共同关心的高层次共性关键技术，许多国家都把它列为下一阶段重点发展的关键技术。

多传感器目标合成是一种常用的数据融合技术，是数据融合过程中一个关键步骤；多传感器目标合成是将多部传感器对判定为同一目标探测得到的多条航迹信息作融合，从而得到一条更新、更优的航迹，已经在遥感、刑侦和C4ISR(军事指挥系统)等信息融合系统中得到广泛的应用，特别是一些传感器组网项目中。多传感器目标融合技术的使用，弥补了单传感器探测能力的不足，有效提高了多目标融合的鲁棒性。

传统的多传感器目标合成方法一般要求目标的量测误差满足零均值正态分布的理想状态条件。但是在通常情况下，目标航迹存在一定的系统偏差，且量测误差含有有色噪声。另外，在多传感器目标实际探测过程中，由于受地理位置、天气条件、辐射干扰以及处理方法等因素的影响，可能导致多传感器目标跟踪不一致、出错或飞点等异常现象发生。由于在非理想状况下假设条件的不成立，如果采用传统的方法进行目标合成，无法充分考虑复杂条件下不确定性的缺陷，不适用于多个参与合成目标数的目标融合处理，严重影响航迹信息融合的质量。

发明内容

有鉴于此，有必要提供一种在非理想状况下，能够满足多传感器目标合成需求的权值实时动态分配的多传感器目标合成方法及系统。

一种权值实时动态分配的多传感器目标合成方法，其包括如下步骤：

S1、获取各目标的运动状态信息，并根据各目标的运动状态信息建立包含多个影响因素的目标合成权重的影响因素集；

S2、基于语气算子与模糊标度值的对应关系表，根据目标合成权重的各影响因素的重要性，生成关于影响因素的有序二元比较矩阵，通过二元对比法判断各影响因素的重要程度值；

S3、确定用于表示两个目标在特定影响因素的条件下相互支持程度的影响因素的支持度函数，各影响因素的支持度函数值在0～1区间分布；影响因素的支持度函数值越大，表示两个目标在该影响因素的条件下的相互支持程度越高；影响因素的支持度函数值越低，表示两个目标在该影响因素的条件下的相互支持程度越低；

S4、基于影响因素的支持度函数值生成多目标影响因素支持度矩阵；

S5、根据步骤S3中的支持度函数以及步骤S4中的多目标影响因素支持度矩阵获得各影响因素下的各目标的互支持度值；

S6、根据步骤S2中的各影响因素的重要程度值以及步骤S5中的各影响因素下的各目标的互支持度值获得当前时刻的目标的合成权值；

S7、对各个目标的多个时刻获取的目标的合成权值通过求均值进行稳定性处理，以获得特定目标在特定时刻的动态分配权值；并根据各个特定时刻的动态分配权值完成多目标的合成。

一种权值实时动态分配的多传感器目标合成系统，其包括如下模块：

影响因素集建立模块，用于获取各目标的运动状态信息，并根据各目标的运动状态信息建立包含多个影响因素的目标合成权重的影响因素集；

重要程度值判断模块，用于根据语气算子与模糊标度值的对应关系表，根据目标合成权重的各影响因素的重要性，生成关于影响因素的有序二元比较矩阵，通过二元对比法判断各影响因素的重要程度值；

支持度函数生成模块，用于确定用于表示两个目标在特定影响因素的条件下相互支持程度的影响因素的支持度函数，各影响因素的支持度函数值在0～1区间分布；影响因素的支持度函数值越大，表示两个目标在该影响因素的条件下的相互支持程度越高；影响因素的支持度函数值越低，表示两个目标在该影响因素的条件下的相互支持程度越低；

支持度矩阵生成模块，用于基于影响因素的支持度函数值生成多目标影响因素支持度矩阵；

目标互支持度获取模块，用于根据支持度函数生成模块中的支持度函数以及支持度矩阵生成模块中的多目标影响因素支持度矩阵获得各影响因素下的各目标的互支持度值；

合成权值生成模块，用于根据重要程度值判断模块中的各影响因素的重要程度值以及目标互支持度获取模块中的各影响因素下的各目标的互支持度值获得当前时刻的目标的合成权值；