[发明专利]一种基于几何拓扑结构的TOM图匹配方法

说明书

本发明公开一种基于几何拓扑结构的TOM图匹配方法，所述方法包括：利用雷达和红外传感器对目标群进行观测，所述雷达获取群内目标的跟踪位置信息，所述红外传感器获取群内目标的探测信息；将雷达所述获取的跟踪位置信息转换到红外焦平面坐标系；设置极坐标的距离和角度划分准则；建立预设模型，用于提取雷达传感器以及红外传感器中目标群的ODT特征；获取雷达目标图与红外目标图的ODT特征相关性矩阵；基于ODT特征匹配模块完成雷达目标与红外目标的匹配。本发明可在目标失配情况下(即两个传感器观测到的目标数不同)，提升TOM图匹配性能。

技术领域

本发明涉及一种TOM图匹配的方法，特别是涉及一种基于几何拓扑结构的TOM图匹配方法。

背景技术

当雷达和红外传感器对同一目标群进行观测时，为获得更多信息，可将雷达获得的群内目标相对位置、速度、特征、识别标记等信息，即目标特征矢量图(Target ObjectMap,TOM)，与红外传感器对目标的探测信息进行融合。在进行信息融合之前，首先要对雷达和红外传感器观测到的目标进行匹配关联，确保目标的同一性。由于传感器视角不同，雷达和红外传感器观测到的目标群具有不同的相互位置关系，但其都是同一目标群在不同视线方向上的投影，在同一参考坐标系下应具有一致的空间分布关系，TOM图匹配技术即基于这一事实完成对目标位置的匹配。

在通常情况下，传感器之间存在偏差，雷达和红外测量都存在随机误差和系统偏差，这些耦合在一起的偏差和误差会使雷达TOM图与红外图像之间存在角偏差，增加匹配的难度。除此之外，由于目标群内存在大量目标、因目标密集使得红外传感器未能在角度上分辨所有目标，和雷达与红外传感器特性间差异导致目标失配等现象的产生使得雷达和红外传感器间目标的关联匹配更为困难。

为解决这一问题，美国林肯实验室提出利用拍卖算法解决TOM图匹配问题，雷神公司提出最近邻方法。这些算法虽然具体实现过程不同，但其本质思想都是基于目标之间的距离特征来进行匹配，将TOM图匹配问题转化为如式(1)所示的线性规划问题，并通过求解这个最优问题，得到雷达和红外传感器所观测到目标间的关联匹配关系：

其中，c_ij为将雷达观测到的第i个目标与红外传感器所观测到的第j个目标关联后的代价函数，一般定义为：

c_ij＝(XA_i-XB_j-b)^T(P_i+Q_j)^-1(XA_i-XB_j-b) (2)

XA_i为雷达目标图中第i个目标在红外传感器焦平面坐标系下的坐标位置，XB_j为红外目标图中第j个目标在红外传感器焦平面坐标系下的坐标位置，b为雷达和红外传感器间的系统观测偏差，P_i为雷达观测随机误差矩阵，Q_j为红外观测随机误差矩阵，d_i,j描述雷达所观测到的第i个目标与红外传感器所观测到的第j个目标之间的分配情况。若雷达所观测到的第i个目标与红外传感器所观测到的第j个目标被关联为同一目标，则有d_i,j＝1，否则d_i,j＝0。

传统的TOM图匹配方法主要包括拍卖算法、最近邻方法等。这些方法利用目标之间的相对距离信息进行关联匹配，且在对目标进行关联匹配前还需要消除系统的偏差。当目标数较少时，这类基于距离信息的传统方法表现较好。但当视场内存在大量目标形成多对多指派情况下，和由于雷达、红外传感器检测性能差异造成目标失配情况下，传统方法的计算复杂度迅速上升，且匹配性能下降较为严重。

发明内容