[发明专利]一种基于序贯处理的主被动航迹运动特征关联方法

说明书

本发明涉及一种基于序贯处理的主被动航迹运动特征关联方法。针对现有关联方法由于缺乏对异质传感器统计信息的有效准确估计、缺乏对待关联航迹的可靠清洗手段，使得现有基于目标运动特征的主被动关联存在关联错误率高、处理资源消耗量大等问题，本发明提出了一种基于序贯处理的主被动航迹运动特征关联方法，完成海量观测航迹高效关联，具体步骤包括：分扇区航迹遍历配对、最近邻时间外推配准、主动传感器目标运动特征统计特性估计、被动传感器目标运动特征统计特性估计、基于运动特征相关性的关联判决，从而满足复杂探测环境下海量观测数据高可靠关联应用的需求。

技术领域

本发明涉及一种航迹关联方法，尤其涉及一种基于序贯处理的主被动航迹运动特征关联方法。

背景技术

多传感器数据的准确关联是实现多源信息融合、发挥一体化感知效能的关键核心技术。传统关联方法由于缺乏对异质传感器统计信息的有效准确估计、以及缺乏有效的输入输出航迹的数据治理手段，使得现有融合技术存在对环境及目标的联合感知能力弱、处理资源消耗量大、关联错误率高等问题，难以满足复杂探测环境下海量观测数据高可靠关联应用需求。

发明内容

为充分发挥多传感器对环境及目标的联合感知能力、降低传统关联方法关联错误率，本发明给出一种基于序贯处理的主被动航迹运动特征关联方法，实现过程如下：步骤1：分扇区航迹遍历配对；步骤2：最近邻时间外推配准；步骤3：主动传感器目标运动特征统计特性估计；步骤4：被动传感器目标运动特征统计特性估计；步骤5：基于运动特征相关性的关联判决。本发明通过采用主被动多传感器关联架构设计、高可靠运动特征关联判决算法设计，实现多传感器航迹数据关联判决，从而解决传统主被动传感器关联存在的时间基准不一致导致的失配关联误差、处理延时较高，大幅提升多传感器关联正确率。

附图说明

图1为一种基于序贯处理的主被动航迹运动特征关联方法；

图2为一种基于序贯处理的主被动航迹运动特征关联方法具体实施方式示例图。

具体实施方式

本发明实施过程如图2所示，具体描述为以下过程。

步骤1：分扇区航迹遍历配对。

观测空间划分为12个扇区；从所述扇区中选择一个扇区，从该扇区内选择一条主动传感器输出的目标航迹和一条被动传感器输出的航迹，组成待关联判决航迹对；

步骤2：最近邻时间外推配准。

1)选择上述一组待关联判决航迹对，选择待关联判决航迹对中的被动传感器观测到的目标航迹的最近一次观测获得的观测航迹点，记为航迹点P1，并将所述观测航迹点的观测时间作为基准时间，选择主动传感器观测到的航迹中与所述基准时间最接近的观测航迹点，记为航迹点P2，将航迹点P1和航迹点P2构成一组时间预配准航迹点，将航迹点P1的观测时间与航迹点P2的观测时间的差记为T_delta；

2)记被动传感器观测航迹中记录的观测航迹点的时间间隔为T₁，记主动传感器观测航迹中记录的观测航迹点的时间间隔为T₂，令T_max＝max(T₁,T₂)；当T_delta小于2×T_max时，将航迹点P1和航迹点P2构成一组时间配准航迹点；当T_delta大于等于2×T_max时，外推航迹点P2获得航迹点P₂′，将航迹点P1和航迹点P₂′构成一组时间配准航迹点；

3)所述的外推航迹点P2获得航迹点P₂′的方法如下：将航迹点P2前一次观测的航迹点位置向量记为将航迹点P2位置向量记为则外推航迹点P₂′的位置向量

步骤3：主动传感器目标运动特征统计特性估计。