[发明专利]目标特征辅助多源数据的关联方法

摘要

本发明提出的一种目标特征辅助多源数据的关联方法，旨在提供一种量测参数利用率高，能够提高雷达与ESM的关联正确率的关联方法。本发明通过下述技术方案予以实现：根据异类特征之间的相关性，确定异类传感器数据的关联分类规则，建立目标运动特征空间、目标识别特征空间与目标类型空间的映射关联模型，构建类别辨识框架，按照K‑近邻法K‑NN规则找出距离目标特征的K个近邻，并基于目标与其近邻之间距离和接受阈值、拒绝阈两个阈值构造信任指派；在每个采样时刻获取目标的特征，然后对每个t时刻的目标特征进行BK‑NN训练，获得各个类别对应时刻的局部静态证据，融合生成静态判据；计算不同特征动态分类的综合结果，获得关联滤波结果。

主权项

1.一种目标特征辅助多源数据的关联方法，其特征在于包括如下步骤：根据异类特征之间的相关性，确定异类传感器数据的关联分类规则，建立目标运动特征空间、目标识别特征空间与目标类型空间的映射关联模型，构建类别辨识框架Ω，按照K‑近邻法K‑NN规则找出距离目标特征x_i的K个近邻，并基于目标与其近邻之间距离和接受阈值、拒绝阈两个阈值构造信任指派；对得到的K个信任指派进行融合，作为综合考量的结果实现目标分类，获得静态证据判决；在每个采样时刻t获取目标的特征，然后对每个t时刻的目标特征进行BK‑NN训练，基于训练样本空间获得各个类别对应时刻在t时刻提供的局部静态证据，融合生成t时刻的静态判据，在获得静态证据后，进行动态更新，将t时刻的静态判据与历史证据融合，实现迭代的动态融合；通过对雷达和电子支援措施ESM的特征分类后，计算不同特征动态分类的综合结果，将特征分类的识别结果与雷达、ESM的位置特征结合，进行序贯滤波融合，获得更加可靠的关联滤波结果。