一种局域多源数据融合的空间目标态势感知方法

摘要

本发明属于态势感知领域，具体公开了一种局域多源数据融合的空间目标态势感知方法，包括以下步骤：对探视空间进行监视，获取探视空间内目标的多源数据；对多源数据依次进行预处理、第一级处理、第二级处理和第三级处理，分别实现数据配准、属性融合和态势估计；根据处理结果，对空间目标进行危险度判断；本发明通过充分发挥传感器数据的效用，实现在空间团体间共享空间监视网不同系统的信息和服务，并最终辅助作战指挥官快速掌握空间态势，实现快速决策。

说明书

技术领域

本发明涉及态势感知领域，具体为一种局域多源数据融合的空间目标态势感知方法。

背景技术

随着多传感器技术的迅猛发展，各种面向应用背景的多传感器信息系统也随之大量涌现。在多传感器系统中，信息的表现形式是多种多样的，信息的容量是巨大的，信息之间的关系是复杂的，对处理速度的要求也是很高的。没有任何一种传感器可以保证在任何时候都能提供全面的、准确无误的信息，而且单纯依靠提高传感器本身的精度和容量来改善系统性能已经是比较困难的了。因此，需要一种方法将多个不必非常精确的传感器信息综合起来，通过它们之间的协调和性能互补，得出对环境或对象特征的全面、正确认识，以提高整个系统的鲁棒性。多传感器信息融合便是在这一情况下应运而生的。它实际上是一种多元信息的融合处理技术，通过对来自不同传感器的信息进行分析和智能化合成，获得被测对象及其性质的最佳一致估计，从而产生比单一信息源更精确、更完全的估计和决策。

在传感器信息的整合方法上，目前大多采用引入态势感知模块的方法，即使用根据实际需求，将整体情况划分为便于理解的态势，将辅助系统的态势理解结果上报给控制中心，从而减轻作战人员的负担，其数学过程来讲，辅助控制系统中的态势感知模块是一个推理过程，目前主流技术包括：采用贝叶斯推理的方法来构建态势感知网络，网络架构层级清晰，但是在实际使用中面临先验概率难以确定的问题。一种基于模糊认知图的算法，削弱了传感器误差的影响，但缺乏对样本随机性的包含，专家系统中对专家经验的差异性也存在合理的处理方法。

尽管上述的这些研究所得到的方法具有很不错的完成任务的效果，但在实际复杂战场环境中，辅助指控系统单纯的直接对传感器信息进行态势感知是不够的，如何保证态势感知的准确性，如何进行合理的信息筛选和排序，以保证指挥干预和决策快速有效进行，是现在急需重点解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种局域多源数据融合的空间目标态势感知方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种局域多源数据融合的空间目标态势感知方法，包括以下步骤：

S1：对探视空间进行监视，获取探视空间内目标的多源数据；

S2：对多源数据依次进行预处理、第一级处理、第二级处理和第三级处理，分别实现数据配准、属性融合和态势估计；

S3：根据处理结果，对空间目标进行危险度判断。

优选的，所述多源数据包括目标信息及场景信息；其中目标信息包括：位置、目标三维点云、速度、加速度、航向角、方位角、距离；场景信息包括场景三维点云、深度图像、彩色图像。

优选的，所述第一级处理包括时间配准、空间配准、测量互联、跟踪和航迹融合，其中，时间配准的具体步骤为：1)当多个传感器数据的观测数据输入到配准处理单元时，在配准处理之前对观测数据进行简单的预处理分析，获得所需信息，例如传感器数量、采样周期、各传感器间采样间隔等；2)根据已有信息选择合适的配准算法与配准频率，同时可根据配准后的反馈信息对参数调整以保证配准实时性；3)根据选择的配准算法及配准频率对待配准数据进行处理和融合；4)衡量配准精度实时性等时间配准评价指标，将分析结果反馈至步骤2)中进行参数校准，实时更新。

优选的，所述空间配准的具体步骤为：1)用大地纬度、经度和相对参考地球的高度来描述传感器在椭圆地球的位置，将传感器的位置转换为地理坐标系的映射位置和映射函数；2)将映射函数进行一阶泰勒展开，近似获得量测与系统偏差之间的线性模型：3)对线性模型进行最小二乘估计，通过计算得到系统偏差的精确估计值。

优选的，所述航迹融合为进行局部航迹与整体航迹配准融合，具体包括：由于数据采集设备中各雷达上报数据的时间频率不相同，对于不能将目标视为质点的情况下，考虑到位置变换，还会出现姿态变换，目标在不同时刻帧的局部航迹和连续时间段的整体航迹不一定相同，因此需要进行局部航迹和整体航迹的配准，判断目标位姿，公式如下：

M

其中，T是航迹预测时间，即局部航迹的时间和整体航迹的时间的差值，M

优选的，所述第三级处理的具体步骤包括：1)生成当前态势的要素集合；2)生成态势的假设集合：3)通过最小不确定型态势假设形成当前态势；4)估计当前态势对实现态势目标的支持程度；5)预测下一周期出现的可能态势。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过充分发挥传感器数据的效用，实现在空间团体间共享空间监视网不同系统的信息和服务，并最终辅助作战指挥官快速掌握空间态势，实现快速决策。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供一种局域多源数据融合的空间目标态势感知方法，包括以下步骤：

S1：对探视空间进行监视，获取探视空间内目标的多源数据；

S2：对多源数据依次进行预处理、第一级处理、第二级处理和第三级处理，分别实现数据配准、属性融合和态势估计；

S3：根据处理结果，对空间目标进行危险度判断。

多源数据包括目标信息及场景信息；其中目标信息包括：位置、目标三维点云、速度、加速度、航向角、方位角、距离；场景信息包括场景三维点云、深度图像、彩色图像；

第一级处理包括时间配准、空间配准、测量互联、跟踪和航迹融合，其中，时间配准的具体步骤为：1)当多个传感器数据的观测数据输入到配准处理单元时，在配准处理之前对观测数据进行简单的预处理分析，获得所需信息，例如传感器数量、采样周期、各传感器间采样间隔等；2)根据已有信息选择合适的配准算法与配准频率，其中，配准算法包括内插外推法和和最小二乘法，同时可根据配准后的反馈信息对参数调整以保证配准实时性；3)根据选择的配准算法及配准频率对待配准数据进行处理和融合；4)衡量配准精度实时性等时间配准评价指标，将分析结果反馈至步骤2)中进行参数校准，实时更新；

空间配准的具体步骤为：1)用大地纬度、经度和相对参考地球的高度来描述传感器在椭圆地球的位置，将传感器的位置转换为地理坐标系的映射位置和映射函数；2)将映射函数进行一阶泰勒展开，近似获得量测与系统偏差之间的线性模型：3)对线性模型进行最小二乘估计，通过计算得到系统偏差的精确估计值；

航迹融合为进行局部航迹与整体航迹配准融合，具体包括：由于数据采集设备中各雷达上报数据的时间频率不相同，对于不能将目标视为质点的情况下，考虑到位置变换，还会出现姿态变换，目标在不同时刻帧的局部航迹和连续时间段的整体航迹不一定相同，因此需要进行局部航迹和整体航迹的配准，判断目标位姿，公式如下：

M

其中，T是航迹预测时间，即局部航迹的时间和整体航迹的时间的差值，M

第三级处理的具体步骤包括：1)生成当前态势的要素集合；2)生成态势的假设集合：3)通过最小不确定型态势假设形成当前态势；4)估计当前态势对实现态势目标的支持程度；5)预测下一周期出现的可能态势。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。