[发明专利]一种异类传感器联合航迹关联与跟踪方法

说明书

本发明公开了一种异类传感器联合航迹关联与跟踪方法，包括以下步骤：S1、初始化系统参数；S2、通过高斯克吕格投影，将多种数据源映射到统一的笛卡尔坐标系下；S3、通过哈希编码对数据源报文进行粗关联；S4、对报文航迹进行卡尔曼滤波处理；S5、通过线性外推和内插，对滤波后的报文点迹作时间对齐；S6、通过最近邻算法进行点迹的关联；S7、通过(M,C)/N逻辑判断准则进行航迹的关联。本发明具有计算复杂度低，关联正确率高等优点。

技术领域

本发明属于传感器融合跟踪领域，特别涉及一种异类传感器联合航迹关联与跟踪方法。

背景技术

随着数字化技术的不断发展和进步，万物互联时代的到来，现代社会对电子信息设备数字化、智能化的要求越来越高。智能控制单元作为区域内所有数据汇聚处理的核心单元，需要对监控区域给出实时、准确、可靠的监控状态结果。现有的单一传感器感知的信息空间覆盖范围小、量测空间维度低，很难满足万物互联时代下对于数据处理。快速发展的传感器网络融合技术利用多个传感器之间的协作，获得比单传感器更佳的性能。多传感器融合于20世纪70年代首次提出，经过几十年的研究与发展，多传感器融合技术目前已广泛应用于图像融合、工业智能机器人、遥感、刑侦、海空区域监视等民用领域。

其中在海空区域监视应用中，增强己方快速获取并处理各种信息的能力，夺取信息优势是关键。本发明关注点主要是雷达、AIS、ADSB三种异类传感器联合处理船只、飞行目标。这种目标用常规地基雷达难以探测，因为低差地角、视距问题、海杂波等因素，天基雷达具有覆盖区域广、持续时间长、不受空域国界和地理条件限制、安全性高的战略价值和信息优势，所以天基雷达是一个相对较好的选择。然而雷达并不具备从大量的目标中区分高价值目标的能力。所以我们需要把雷达提供的检测信息进行处理，有效地筛选出我们关心的高价值目标。目前应用较广的海上目标监控系统，主要基于雷达、船舶自动识别(AIS)系统、广播式自动相关监视(ADSB)系统、甚高频(VHF)通信系统、闭路电视(CCTV)监控系统等。通过联合关联算法将雷达与AIS、ADSB信息结合，可实现异类系统间优势互补，资源共享，改善监控系统可靠性，在较低代价和开销的情况下有效的增强系统监控能力。在国内，对于AIS和雷达数据融合的研究有很多。2001年大连海事大学信息工程学院索继东教授的《AIS的信息融合与雷达目标跟踪》提出了基于模糊聚类算法的数据融合方法；2009年山东交通学院海运学院邓术章等发表的《船用ARPA雷达与AIS信息融合》提出了灰度理论的判断航迹关联的方法。国外的学术著作有波兰格丁尼亚海洋学院Stupark Tadeus和Waeruch Ryszard的《调频连续逼雷达和AIS的数据融合的功能分析》、美国康涅狄格大学Marco Guerriero和Peter Willet的《ALS和雷达的数据融合以及SAR的海上监视任务》等等。值得一提的是现在我国很多信息融合系统的关键设备和技术都来自发达国家，发展和建设都受到其垄断和制约。站在长远角度思考，研究和发展拥有自主知识产权的异类传感器联合航迹关联与跟踪体系，具有十分重要的意义。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术现有的同类单传感器航迹跟踪技术中存在的数据关联正确率低的问题，提供一种计算复杂度低，关联正确率高的异类传感器联合航迹关联与跟踪方法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种异类传感器联合航迹关联与跟踪方法，包括以下步骤：

S1、初始化系统参数；

S2、通过高斯克吕格投影，将多种数据源映射到统一的笛卡尔坐标系下；

S3、通过哈希编码对数据源报文进行粗关联；

S4、对报文航迹进行卡尔曼滤波处理；

S5、通过线性外推和内插，对滤波后的报文点迹作时间对齐；

S6、通过最近邻算法进行点迹的关联；

S7、通过(M,C)/N逻辑判断准则进行航迹的关联。