[发明专利]一种海上非作战目标实时清洗方法及系统

说明书

本发明公开了一种海上非作战目标实时清洗方法及系统。对历史数据库中的历史航迹数据进行处理，挖掘历史目标航迹的行为规律，筛选出目标海域内的固定目标(如岛屿、漂浮物)和规律航行的目标(包括规律航行的军用船只和民用船只)，对其进行分类存储；将筛选出的对进行战场态势分析影响较小的历史非作战目标(包括固定目标和规律航行的民用船只)航迹数据点与当前海战场环境下已更新的实时目标航迹数据点进行相似重复检测，若有实时目标航迹与历史非作战目标航迹是相似重复的，则该实时目标就是非作战目标。通过上述方法本发明能够实时、准确地检测出海上非作战目标。

技术领域

本发明涉及上海上非作战领域目标清洗，特别是涉及一种海上非作战目标实时清洗方法及系统。

背景技术

在进行海上作战态势分析时，我们通常需要结合历史数据库中的历史数据、挖掘目标航迹的行为规律，将目标海域内对态势分析影响较小的非作战目标进行清洗，只保留参考价值较高的、作战相关的目标航迹数据，可大大提高开展战场态势分析的效率和直观性。现有的行为规律挖掘方法大多是基于聚类的思想。

但针对海战场环境下干扰因素多、数据量大等问题，聚类算法存在以下几点弊端：①聚类算法大多是将空间位置相近的轨迹聚为一类，极少有轨迹聚类方法考虑目标的速度和航向信息，而进行战场态势分析需充分结合目标的位置、速度、航向、属性和类型等多维特征；②聚类算法的工作过程较为复杂，海战场环境下数据量较大，将导致运行速度减慢；③聚类算法对参数的设置较为敏感，海上作战环境下目标的航迹是复杂多变的，面对不同类型的目标，算法参数的设置很难统一；④采用聚类算法时，经常分离出一些不属于任何类的噪声点，而海战场环境下，这些噪声点很可能是具有单元素的特殊群，若将这些特殊群当作噪声点处理，可能会对战场态势分析结果产生较大的影响。

发明内容

本发明的目的是提供一种海上非作战目标实时清洗方法及系统，用以实时、准确地检测出海上非作战目标。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种海上非作战目标实时清洗方法，包括：

获取历史目标航迹数据集；所述历史目标航迹数据中包括多条记录，每条记录包括多个子记录，每个子记录包括多个特征；

基于每个所述子记录的多个所述特征，计算任意两条所述记录之间的第一多维度记录匹配相似度；

根据所述第一多维度记录匹配相似度对多条所述记录进行合并，筛选出所述历史目标航迹数据中的固定及规律航行的目标数据集和不规律航行的目标数据集；

根据距离阈值和比例阈值，利用循环阈值方法对所述固定及规律航行的目标数据集进行清洗，得到固定目标数据集、规律航行的军用目标数据集和规律航行的民用目标数据集；

基于所述固定目标数据集和所述规律航行的民用目标数据集，构建非作战目标数据集；

获取实时目标航迹数据集；

计算所述实时目标航迹数据集中的各目标航迹与所述非作战目标数据集中各非作战目标航迹的第二多维度记录相似度；

根据所述第二多维度记录相似度，判断所述实时目标航迹数据集中的各目标航迹是否为非作战目标航迹。

可选的，每个所述子记录的特征包括时间、位置、速度、航向、敌我属性和类型。

可选的，所述基于每个所述子记录的多个所述特征计算任意两条所述记录之间的第一多维度记录匹配相似度，具体包括：

基于每个所述子记录的多个所述特征，计算任意两条所述子记录的特征相似度；

根据所述特征相似度以及属性权重，计算子记录的相似度；

将任意两条所述子记录的相似度求平均，得到任意两条所述记录之间的第一多维度记录匹配相似度。