一种基于格网地形特征的空域可通行性分析方法技术

本发明专利技术给出一种基于格网地形特征的空域可通行性分析方法，对格网数字高程模型做了三角剖分，并在剖分好的三角片上设计选取了能够表征三角片空间性质的特征，完成了三角片特征向量的提取；利用CLARA方法对地形样本包含的所有三角片的特征向量进行聚类，得到能够代表地形样本的特征矩阵；采用BP神经网络在得到的地形特征矩阵的基础上实现了地形分类；结合威胁程度数据采用模糊数学方法建立模糊推理系统，完成对战场区域可通行性的计算。

【技术实现步骤摘要】
一种基于格网地形特征的空域可通行性分析方法
本专利技术属于地形挖掘领域，主要涉及到地形的分析识别和可通行性分析，可用于战场空域的可通行性分析。
技术介绍
可通行性是衡量交通工具穿越某些区域的能力的指标。它描述的是某些运动实体和所行经的区域之间的关系。某区域是否具有可通达性，以及区域可通行性的程度，取决于移动实体的移动特征和相关的地形属性。传统的威胁评估和航路规划大多是对威胁目标(导弹、高炮、雷达)进行单一的分析，而在现实场景中，地形的影响也是不可忽视的重要因素(地形跟踪、地形回避)，由于战场威胁密集，地形环境复杂，完全规避威胁，达到预期作战目的很难做到。简单地通过威胁的类型、大小及所在位置，而不考虑威胁所在地形的影响来设定不可通行区域的做法显然是不符合实际的。目前尚未有将地形特征与威胁信息结合进行战场区域战机可通行性的研究成果。综上，有必要对地形数据实施数据挖掘工作，研究地形类型的识别、区域威胁等信息，并将地形类型信息与威胁信息有效结合起来，对战场低空域的可通行性进行研究分析和评估，使得机组在看到虚拟视景的同时尽早获得足够的地形及威胁直观语义(平坦、多峰、起伏、险要等)，选择通行性较好的区域进行飞行，以达到避开危险的目的。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题就在于：提出了一种基于格网地形的战场空域可通行性分析方法，将地形特征与威胁信息结合进行战场区域的可通行性分析计算。为解决上述技术问题，本专利技术采用以下技术方案：一种基于格网地形特征的空域可通行性分析方法，其步骤为：(1)三角剖分：对地形的规则格网进行三角剖分；所述规则格网为机载地形高程矩阵采用所述高程矩阵的主对角线对规则格网进行剖分，得到三角片集合；(2)特征提取：在三角片集合中的每个三角片上提取法向量与垂直向量的夹角θ、三角片质心高程h以及三角片面积s三个特征，并根据上述的三个特征得到每个三角片的特征向量T＝(θ,h,s)，并得到所有三角片的特征向量集合(3)特征约减：对步骤(2)得到所有三角片的特征向量集合进行约减和聚类处理，之后得到简化地形特征向量集合T′＝{T1′,…,Tk′}；(4)地形识别：通过所述的简化地形特征向量集合T′＝{T1′,…,Tk′}训练BP神经网络，所述的BP神经网络用于给出地形类型的判断结果；(5)可通行性分析：采集目标空域的地形数据，从所述地形数据中提取地形特征，根据所述的BP神经网络判断提取的地形特征，给出的地形类型的判断结果；(6)根据地形类型以及空域威胁程度判断表来得出可通行性分析结果。进一步的，经过步骤(4)得到地形类型后，结合威胁评估系统给出的空域威胁程度搭建模糊推理系统，计算得到空域可通行性结果。作为本专利技术的进一步改进，所述步骤(1)的具体流程为：(1.1)读取机载地形高程矩阵所述矩阵由规则排列的n×n的高程值组成；(1.2)利用对角线将步骤(1.1)得到的高程矩阵中的每一个小矩形剖分成2个三角片。作为本专利技术的进一步改进，所述步骤(2)的具体流程为：(2.1)计算从步骤(1.2)得到的三角片的法向量与垂直向量的夹角θ；(2.2)计算从步骤(1.2)得到的三角片的质心高程值h；(2.3)计算从步骤(1.2)得到的三角片的面积s；(2.4)根据步骤(2.1)-(2.3)得到所有三角片的特征向量集合作为本专利技术的进一步改进，所述步骤(3)的具体流程为：(3.1)从步骤(2.4)得到的特征向量集合T中任意选取5个样本，每个样本包含40+2m个特征向量(m为特征分类个数,一般为3)；(3.2)根据步骤(3.1)得到的样本，分别计算出每个样本的类簇中心集合Θ′＝{Θi′}，(3.3)使用步骤(3.2)得到的Θ′中的每一个类簇中心向量序列Θi′对地形特征向量集合进行分类，取得代价函数最小值的作为地形的最终特征类簇中心向量序列Θ。作为本专利技术的进一步改进，所述步骤(3.2)的具体流程为：(3.2.1)根据步骤(3.1)得到的任一样本，随机选取3个特征向量作为初始的类簇中心点(medoid)，样本中的其他点根据与三个中心点的最小欧氏距离分配到中心点所属类簇中，并记录分配完毕的所有非中心点到各自中心点的欧式距离之和为代价函数；(3.2.2)选取样本中的任一非类簇中心向量代替Θi′中的并对样本的特征向量进行再分配，记录分配完毕的所有非中心向量到各自中心向量的欧式距离之和为代价函数(3.2.3)重复步骤(3.2.2)，得到代价函数集合使用取得代价函数最小值的类簇中心向量序列作为样本的最终类簇中心向量序列Θi′。(3.2.4)重复步骤(3.2.2)-(3.2.3)，得到备选类簇中心向量序列集合Θ′＝{Θi′}。作为本专利技术的进一步改进，所述步骤(4)的具体流程为：(4.1)根据步骤(3)得到4类已知地形的特征类簇中心向量序列；(4.2)使用步骤(4.1)得到的特征向量序列训练BP网络；(4.3)采用步骤(4.2)中训练好的BP网络处理未知地形的特征类簇中心向量序列，得到该地形的分类结果。作为本专利技术的进一步改进，所述步骤(5)的具体流程为：(5.1)确定平坦(FL)、丘陵(LM)、山地(HI)、陡峭(ST)4类地形的类型隶属度函数：(5.2)划分威胁程度等级，确定各个等级的威胁程度隶属函数；(5.3)划分可通行性等级，确定各个等级的通行性隶属函数；(5.4)根据步骤(5.1)-(5.3)得到的地形类型(TE)和威胁程度(TH)建立得到可通行性(TRA)的推理规则：(5.5)根据步骤(5.2)计算地形的类型隶属度，结合威胁评估系统给出的威胁程度计算威胁程度等级隶属度，使用Mamdani模糊蕴含规则计算得到空域的可通行性值。作为本专利技术的进一步改进，所述步骤(5.1)的具体流程为：(5.1.1)利用25×25的矩形块遍历地形区域，得到矩形块中最小高程值和最大高程值得差值E的范围；(5.1.2)建立平坦地形隶属度函数：(5.1.3)建立丘陵地形隶属度函数：(5.1.4)建立山地地形隶属度函数：(5.1.5)建立陡峭地形隶属度函数：作为本专利技术的进一步改进，所述步骤(5.2)的具体流程为：(5.2.1)划分威胁程度等级为{小(SML),中(MID),大(LAR)}3个等级；(5.2.2)根据威胁程度n∈[0,10]建立威胁程度为“小”的隶属度函数：μSML＝1-0.25n，0≤n≤4(5.2.3)建立威胁程度为“中”的隶属度函数：(5.2.4)建立威胁程度为“大”的隶属度函数：μLAR＝0.25n-1.5,6≤n≤10作为本专利技术的进一步改进，所述步骤(5.3)的具体流程为：(5.3.1)划分可通行性的等级为{极差ebad，差bad，中等nor，好good，极好egood}；(5.3.2)根据可通行性的好坏程度t∈[0,1]，建立可通行性程度为极差的隶属度函数：μEBAD＝1-4t,0≤t≤0.25(5.3.3)根据可通行性的好坏程度t∈[0,1]，建立可通行性程度为差的隶属度函数：(5.3.4)根据可通行性的好坏程度t∈[0,1]，建立可通行性程度为中等的隶属度函数：(5.3.5)根据可通行性的好坏程度t∈[0,1]，建立可通行性程度为好的隶属度函数：(5.3.6)根据可通行性的好坏程度t∈[0,1]，建立可通行性程度为极好的隶属度函数：μEG本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于格网地形特征的空域可通行性分析方法，其步骤为：(1)三角剖分：对地形的规则格网进行三角剖分；所述规则格网为机载地形高程矩阵

【技术特征摘要】
1.一种基于格网地形特征的空域可通行性分析方法，其步骤为：(1)三角剖分：对地形的规则格网进行三角剖分；所述规则格网为机载地形高程矩阵采用所述高程矩阵的主对角线对规则格网进行剖分，得到三角片集合；(2)特征提取：在三角片集合中的每个三角片上提取法向量与垂直向量的夹角θ、三角片质心高程h以及三角片面积s三个特征，并根据上述的三个特征得到每个三角片的特征向量T＝(θ,h,s)，并得到所有三角片的特征向量集合(3)特征约减：对步骤(2)得到所有三角片的特征向量集合进行约减和聚类处理，之后得到简化地形特征向量集合T′＝{T1′,…,T′k...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓秀剑，冯琦，周挺，张仟新，许宇，钟斌青，
申请(专利权)人：中国航空无线电电子研究所，
类型：发明
国别省市：上海,31