[发明专利]雷达点迹数据自动标注方法、系统和存储介质

说明书

本发明公开了一种雷达点迹数据自动标注方法、系统和存储介质，包括步骤：获取雷达点迹数据；对雷达点迹数据进行特征敏感性分析，建立点迹分类敏感特征空间，并筛选出可分性在预设值以上的若干个敏感特征；将敏感特征作为CFDP算法的输入，对雷达点迹数据进行聚类处理得到多个簇；对满足簇内距离条件和簇间距离条件的簇进行合并得到合并结果，并判断合并结果是否满足整体DBI条件；当合并结果满足整体DBI条件，将合并结果作为最终类输出。改进的CFDP算法对点迹数据的划分，较好地覆盖了雷达点迹数据的原始类别，能够满足雷达点迹数据自动标注中对样本准确率的要求，能够稳定而准确地进行雷达点迹数据自动标注。

技术领域

本发明涉及雷达点迹数据标注技术领域，尤其是涉及一种雷达点迹数据自动标注方法、系统和存储介质。

背景技术

在雷达数据处理中，作为点迹质量评估的数据基础，点迹数据样本对不同类型点迹描述的客观程度，直接决定了点迹质量评估的准确性。现有的点迹数据标注方法基本以人工为主，通过将雷达航迹数据与广播式自动相关监视、二次雷达或敌我识别器等应答设备数据进行比对，在空间和时间和两个维度上挑选出与前述应答设备真值均相近的雷达航迹，认为满足条件的即为真实航迹，并进行手动标注。该方式能够获得较准确的标注数据，但是对标注人员的经验要求较高。在雷达点迹质量评估中，不论是采用似然估计还是机器学习的方法，均需要利用统计方法提取历史数据的先验信息，有效的历史数据越多，分类模型就越准确，但是这对手动标注无疑是极不友好的，人工比对的准确性会随着数据量的增加而显著降低，时间成本增高，因此，需要一种稳定、准确的雷达点迹数据自动标注方法面向海量雷达点迹数据的标注。

发明内容

本发明的目的在于克服上述技术不足，提出一种雷达点迹数据自动标注方法、系统和存储介质，解决现有技术中解决雷达点迹质量评估中点迹数据标注困难的技术问题。

为达到上述技术目的，第一方面，本发明的技术方案提供一种雷达点迹数据自动标注方法，包括以下步骤：

获取雷达点迹数据；

对所述雷达点迹数据进行特征敏感性分析，建立点迹分类敏感特征空间，并筛选出可分性在预设值以上的若干个敏感特征；

将所述敏感特征作为CFDP(clustering by fast search and find of densitypeaks，基于改进的快速密度峰值聚类)算法的输入，对所述雷达点迹数据进行聚类处理得到多个簇；

对满足簇内距离条件和簇间距离条件的簇进行合并得到合并结果，并判断所述合并结果是否满足整体DBI(Davies-Bouldin)条件；

当所述合并结果满足整体DBI条件，将所述合并结果作为最终类输出。

与现有技术相比，本发明提供的雷达点迹数据自动标注方法的有益效果包括：

雷达点迹数据自动标注方法包括步骤：首先，获取雷达点迹数据；然后，对所述雷达点迹数据进行特征敏感性分析，建立点迹分类敏感特征空间，并筛选出可分性在预设值以上的若干个敏感特征；其次，将所述敏感特征作为CFDP算法的输入，对所述雷达点迹数据进行聚类处理得到多个簇；其次，对满足簇内距离条件和簇间距离条件的簇进行合并得到合并结果，并判断所述合并结果是否满足整体DBI条件；最后，当所述合并结果满足整体DBI条件，将所述合并结果作为最终类输出。

通过改进的CFDP算法对点迹数据的划分，较好地覆盖了雷达点迹数据的原始类别，能够满足雷达点迹数据自动标注中对样本准确率的要求，可以为雷达点迹质量评估提供有效的数据基础，能够稳定而准确地进行雷达点迹数据自动标注，具有非常好的实用价值。

根据本发明的一些实施例，所述对所述雷达点迹数据进行特征敏感性分析，包括步骤：