[发明专利]基于ICP点云的多源信息数据融合研判方法

说明书

本发明公开了基于ICP点云的多源信息数据融合研判方法，包括：采集多源信息；采用ICP算法对雷达源信息和无线电源信息的数据分别进行点云匹配变换，实现雷达源和无线电源的数据到地球坐标系的转换，得到最终的映射矩阵；获取所有的无线电源和雷达源数据，分别对于每个无线电源和雷达源的数据均进行空间特征和运动特征的提取，并将得到的空间特征和运动特征整合记录到点的特征中；进行数据对比，根据雷达源和无线电源的时间差，以及目标源的速度粗估算在相同时间点的经纬度和高度，判断雷达源和无线电源数据得到的距离、高低和速度是否在偏差内；根据偏差结果进行融合判断。本发明为多个信息源系统提供数据融合研判的理论依据和支撑。

技术领域

本发明涉及检测数据处理技术领域，尤其涉及基于ICP点云的多源信息数据融合研判方法。

背景技术

近年来，民用无人机技术日渐成熟，在应用越来越广泛的同时，由民用无人机引发的控制事故与相关安全问题日益常态化，民用无人机飞行器在许多有益应用场景的同时，也可能被越来越多的恶意使用。

对于低小慢的无人机反制系统就此产生了。对于低小慢无人机反制系统主要分为侦测和反制两部分，侦测识别真实目标是整个系统中的重要部分。通常一个系统中具有不止一个侦测设备，例如无线电破解设备，雷达，光电探头，不同设备探测目标的时候都是独立的探测，不同的设备间发现目标的能力以及识别真假目标的能力也不尽相同，不同的设备探测到的目标也是相互独立展示的，因此不同探测设备之间联动显得尤为重要；如何提高不同设备数据之间的耦合性和联动性，并保证融合的精确度往往是目前需要解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供基于ICP点云的多源信息数据融合研判方法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

基于ICP点云的多源信息数据融合研判方法，包括以下步骤：

步骤1：采集多源信息，包括雷达源信息和无线电源信息；

步骤2：采用ICP算法对雷达源信息和无线电源信息的数据分别进行点云匹配变换，通过计算旋转矩阵R和平移矩阵T对坐标系的点云数据坐标进行调整，再对调整后的坐标进行畸形矫正，实现雷达源和无线电源的数据到地球坐标系的转换；从而得到雷达源和无线电源数据到地球坐标系的映射矩阵

步骤3：获取所有的无线电源的数据，将其映射到地球坐标系中，对于每个无线电源的数据均进行空间特征和运动特征的提取，并将得到的空间特征和运动特征整合记录到点的特征中；

步骤4：获取所有的雷达源的数据，将其映射到地球坐标系中，对于每个雷达源的目标数据均进行空间特征和运动特征的提取，并将得到的空间特征和运动特征整合记录到点的特征中；

步骤5：对每个雷达源的目标数据与在点云中的无线电源的数据进行对比，根据雷达源和无线电源的时间差，以及目标源的速度粗估算在相同时间点的经纬度和高度，判断雷达源和无线电源数据得到的距离、高低和速度是否在偏差内；

步骤6：若所有对比结果均在偏差内，则认为是同一个目标，并将2个目标进行融合处理；随着时间推移关注这两个目标的时候，如果出现目标判断时连续3次不满足对比结果在均偏差内的条件，则认为融合失败，解除融合状态。

进一步的，所述雷达源的信息包括距离、方位角、高度、反射面、物体的运动速度、经纬度以及海拔。

进一步的，所述无线电源的信息包括无人机的无人机名称编号、经纬度、海拔高度、速度、相对飞手距离和飞手经纬度。

进一步的，所述步骤2具体包括：

步骤201：根据无线电源信息和雷达源信息分别得到对应的三维直角坐标数据，形成无线电数据目标点集Q和雷达数据点集P；

步骤202：将点集Q和点集P中的点一一对应