The invention provides an active and passive data fusion method, which divides the data subset and calculates the related membership degree according to the similarity between active and passive data in time dimension and space dimension, data alignment in time dimension and fuzzy clustering in space dimension through the method of fuzzy clustering. Compared with the existing technology, the flexibility is better. Compared with the existing methods, the fusion results depend on the selection of angle difference threshold. There is no need to set a special fusion threshold and use it more flexibly. The fusion error is low, which greatly improves the fusion reliability and reduces the fusion error. It has good adaptability and can be applied to all active/passive data fusion systems. The sensor data fusion system can also be applied and has good system applicability.
【技术实现步骤摘要】
一种有源无源数据融合方法
本专利技术涉及一种有源无源数据融合方法,涉及雷达/电子战数据融合领域。
技术介绍
近年来,随着武器装备的提升和信息化作战能力的提高,雷达、电子战一体化的系统成为发展趋势,使得基于有源数据与无源数据的融合技术成为研究重点。数据融合技术的本质是通过融合算法将不同传感器的信息融合到一起,从而获得比单一传感器更精确的信息。通过数据融合处理技术,可以扩展系统的时空覆盖范围,增强系统的稳定性和可靠性,同时增强对目标的跟踪能力和识别能力。但是,由于有源传感器与无源传感器之间存在感知范围不匹配、感知维度不匹配、信息获取丢失等原因,导致目前并没有一种适用于有源传感器与无源传感器数据融合行之有效的方法。通常,有源传感器可以提供较为精确的目标位置信息,而无源传感器可以提供丰富的辐射源属性信息,但其提供的辐射源位置能力较弱,仅能给出到达角,且精度较差。现有的数据融合手段多是基于位置信息进行融合,通过对比有源与无源角度量测值,按照设定的角度差阈值门限进行融合判定,其融合结果受限于角度差阈值门限取值,可靠性低,误差大,极大的限制了该技术的应用范围。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种有源无源数据融合方法,能够克服现有方法受限于角度差阈值门限值设定导致的数据融合结果可靠性低、误差大的不足,降低了有源数据和无源数据的融合误差,提供了融合可靠性。本专利技术采用的技术方案如下:一种有源无源数据融合方法,通过模糊聚类的方法,在时间维度和空间维度上根据有源数据和无源数据之间的相似度,在时间维上数据对准,空间维上模糊聚类,进行数据子集划分和关联隶属度计算。具体 ...
【技术保护点】
1.一种有源无源数据融合方法,通过模糊聚类的方法,在时间维度和空间维度上根据有源数据和无源数据之间的相似度,在时间维上数据对准,空间维上模糊聚类,进行数据子集划分和关联隶属度计算。
【技术特征摘要】
1.一种有源无源数据融合方法,通过模糊聚类的方法,在时间维度和空间维度上根据有源数据和无源数据之间的相似度,在时间维上数据对准,空间维上模糊聚类,进行数据子集划分和关联隶属度计算。2.根据权利要求1所述的有源无源数据融合方法,具体方法包括,对有源数据和无源数据进行时间融合(1),对在不同的观测时间和扫描周期内获取的有源数据和无源数据在时间维度上进行数据整合,包括时间片划分和时间对准;其中,所述时间对准是指,在选择的时间片内,对有源数据和无源数据量测时刻进行统一排序,形成量测时刻统一排序的有源量测数据和无源量测数据;获取隶属关系表(3),基于模糊聚类方法,按照对应量测时刻,计算同一量测时刻对应的有源数据与无源数据的空间统计距离,并构造模糊矩阵,获取隶属度关系表;关联融合(4),根据隶属度关系表,对有源数据与无源数据进行关联融合。3.根据权利要求2所述的有源无源数据融合方法,所述方法还包括,补全有源数据(2),时间融合后,按照统一排序的量测时刻,查询该时刻是否存在量测的有源数据,如果是,则基于模糊聚类方法获取隶属关系表,如果否,则推算该时刻的有源数据。4.根据权利要求3所述的有源无源数据融合方法,推算有源数据的具体方法为,按照融合后的时间序列,通过内插或外推的方法,补足对应所有无源数据量测时刻的有源数据。5.根据权利要求2所述的有源无源数...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘田,
申请(专利权)人:中国电子科技集团公司第二十九研究所,
类型:发明
国别省市:四川,51
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