本发明专利技术公开了一种基于地磁传感器网络的机场场面机动目标识别方法。该方法通过将多组AMR地磁传感器布置于跑道中线获得机场场面机动目标的磁信号，依次利用时域及频域方法提取X、Y、Z三个轴向目标信号特征，并分别识别三个轴向目标信号特征得到单传感器的单轴向识别结果，对单传感器的单轴向识别结果先后进行一级多传感器单轴向数据融合和二级多传感器多轴向数据融合，根据二级融合结果做出决策获得最终识别结果。本发明专利技术首次提出一套完整的基于地磁传感器网络机动目标识别方法并将其运用到机场场面机动目标识别中，特征参数丰富，处理数据量小，可靠性高。
【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了。该方法通过将多组AMR地磁传感器布置于跑道中线获得机场场面机动目标的磁信号，依次利用时域及频域方法提取X、Y、Z三个轴向目标信号特征，并分别识别三个轴向目标信号特征得到单传感器的单轴向识别结果，对单传感器的单轴向识别结果先后进行一级多传感器单轴向数据融合和二级多传感器多轴向数据融合，根据二级融合结果做出决策获得最终识别结果。本专利技术首次提出一套完整的基于地磁传感器网络机动目标识别方法并将其运用到机场场面机动目标识别中，特征参数丰富，处理数据量小，可靠性高。【专利说明】
本专利技术涉及机场管制
，特别是一种机场场面机动目标识别领域的识别方 法。
技术介绍
由于飞机起降架次及人为错误等原因，跑道入侵成为影响机场场面安全的重大隐 患，预防跑道入侵成为重要问题。跑道入侵防御系统分为目标检测识别、目标跟踪及入侵控 制三个部分。目标检测识别作为系统的监视功能部分，通过非协作式机场场面活动目标的 检测和识别方法，为跑道入侵防御提供信息支持。 目前应用于机场目标识别的雷达监视技术和视频识别技术，实施工程量大，处理 数据复杂，且视频识别技术易受天气因素影响。基于地磁传感器的识别技术处理数据简单， 稳定性高。目前，大多数的目标分类识别研究主要集中在特征提取或者目标识别中，没有将 检测方式、特征提取及目标识别及多传感器数据融合有效结合起来。而应用于机场场面的 目标识别方案中，需要考虑机场特殊的环境因素，选择一种合理的布置方式及检测方式，并 在此基础上提出一套系统的特征提取方法和目标识别方法。 【专利技术内容】 要解决的技术问题：针对现有技术的不足，本专利技术提出一种基于地磁传感器网络 的机场场面机动目标识别方法，解决现有的机场目标识别中使用的雷达监视技术和视频识 别技术所带来的实施工程量大、处理数据复杂、且视频识别技术易受天气因素影响的技术 问题。 技术方案：为解决上述技术问题，本专利技术采用以下技术方案： ，在跑道中线上沿跑道中 线所在方向布置至少3组AMR地磁传感器，每组AMR地磁传感器中包含2个AMR地磁传感 器且沿跑道中线所在方向分布；按照以下步骤顺序进行识别 ： 步骤1、每个AMR地磁传感器作为单传感器感知目标的磁信号并提取磁信号的时 域特征和频域特征共同构成目标的轴向信号的全部特征； 步骤2、利计算目标的各轴向信号的特征隶属度，完成单传感器的单轴向目标识 别； 步骤3、将多个单传感器单轴向的识别结果进行一级数据融合，得到多传感器的单 轴向识别结果； 步骤4、将多传感器的单轴向识别结果进行二级数据融合并进行决策，从而得到最 终识别结果。 进一步的，在本专利技术的步骤1中，对于提取到的目标的磁信号，首先获取χ、γ、ζ三 轴的时域部分的目标长度作为唯一时域特征，接着根据目标长度进行时域信号的规整，然 后对规整后的时域信号进行小波多尺度变换，获得频域特征，最后把各轴向信号的时域特 征与频域特征结合起来共同构成目标的各轴向信号的全部特征。 进一步的，在本专利技术中，步骤2中，将各轴向信号的特征与特征库的模板类型比 对，利用模式识别方式计算各传感器各轴向信号特征参数隶属度，其对于多特征的目标识 另IJ，能够对目标做出全面有效的评价。 模式识别为现有技术，具体过程如下： 第1步：计算单个传感器的单个轴向信号特征参数的对某一个目标模板的隶属度 函数； 第2步：根据隶属度函数构建目标类型综合隶属度函数矩阵； 第3步：建立单优化模型，获得该目标模板的特征权重； 第4步：重复第3步获得单个传感器的单个轴向信号的综合决策向量； 第5步：对单个传感器的单个轴向信号的综合决策向量归一化处理得到单个传感 器的单个轴向信号的识别概率，完成单传感器单轴向识别。 进一步的，在本专利技术的步骤，3中，一级数据融合的方法如下：利用Lefevre合成规 则将各单传感器相同轴向的识别结果进行数据融合，分别获得多传感器的X、Y、Z三轴方向 的识别结果。Lefevre合成规则的既能合理处理各证据间的冲突，且融合结果与证据合成顺 序无关。 进一步的，在本专利技术的步骤4中，二级数据融合的方法如下：利用加乘综合法将多 传感器的X、Y、Z三轴方向的识别结果进行数据融合，三轴向证据权重不同，加乘综合法依 照三个轴向分配权重进行数据融合，使融合结果更准确。 这里的二级数据融合方法为现有技术，具体过程如下： 第1步：根据多传感器单轴向识别的结果，分别确定多传感器的X、Y、Z三轴的证 据权重。 第2步：利用加乘综合法融合多传感器单轴向识别结果，依据决策规则做出决策， 最终得到多传感器的多轴向目标识别结果。 有益效果： 本专利技术首次提出一套完整的基于地磁传感器网络的目标识别方法，并将其运用到 机场场面机动目标识别中，并首次提出利用时域与频域结合的特征提取方法分别提取地磁 传感器的三个轴向信号特征，特征参数丰富，处理数据量小，且其检测方式不易受环境影 响； 根据AMR地磁传感器的三轴检测特性及传感器网络的特点，利用二次数据融合方 式依次融合单传感器单轴向识别结果及多传感器单轴向识别结果，从而获得最终识别结 果，提高目标的分辨能力，减少模糊性。 【专利附图】【附图说明】 图1是AMR地磁传感器的布置方式示意图； 图2是本专利技术的总的流程示意图； 图3是本专利技术中单传感器的目标识别流程示意图； 图4是本专利技术中数据融合流程示意图。 【具体实施方式】 下面结合附图对本专利技术作更进一步的说明。 本专利技术是，图1为AMR地 磁传感器的布置方式示意图，将三组AMR地磁传感器依次布置于跑道中线上，每组中包含2 个AMR地磁传感器，则共有6个AMR地磁传感器。如图1所示，AMR地磁传感器 Sl、AMR地 磁传感器S2为第一组，且AMR地磁传感器S1、AMR地磁传感器S 2之间固定距离为5m，以机场 场面的飞机/车辆等为待识别的目标，如图1左侧所示。 图2为本专利技术的流程图，具体可包括以下步骤： 步骤1、针对每个待识别的目标，每个AMR地磁传感器作为单传感器感知目标的磁 信号，先后提取磁信号X、Y、Z三轴的时域特征和频域特征，把各轴向信号的时域特征与频 域特征结合起来共同构成目标的各轴向信号的全部特征； 步骤2、将目标的各轴向信号的特征与特征库的模板类型比对，利用模式识别方式 计算目标各轴向信号的特征隶属度，完成单传感器的单轴向目标识别； 步骤3、将多个单传感器单轴向的识别结果利用Lefevre合成规则进行融合，得到 多传感器的X、Y、Z三轴各自的识别结果，即多传感器单轴向识别结果； 步骤4、确定多传感器的X、Y、Z三轴各自的识别结果的权重，将多传感器的单轴向 识别结果利用加乘综合法进行融合得到多传感器的多轴向识别结果，并利用决策规则进行 决策，从而得到最终识别结果。 图3为步骤1和步骤2的具体流程示意图，包括顺次执行的以下步骤： 步骤11 :多个单传感器都分别测得目标的磁信号，首先对磁信号中的时域信号进 行时域特征提取，具体以第一组AMR地磁传感器为例，由于AMR地磁传感器S 1、AMR地磁传感 器S2之间本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于地磁传感器网络的机场场面机动目标识别方法，其特征在于：在跑道中线上沿跑道中线所在方向布置至少3组AMR地磁传感器，每组AMR地磁传感器中包含2个AMR地磁传感器且沿跑道中线所在方向分布；按照以下步骤顺序进行识别：步骤1、每个AMR地磁传感器作为单传感器感知目标的磁信号并提取磁信号的时域特征和频域特征共同构成目标的轴向信号的全部特征；步骤2、计算目标的各轴向信号的特征隶属度，获得单传感器单轴向的识别结果，完成单传感器的单轴向目标识别；步骤3、将多个单传感器单轴向的识别结果进行一级数据融合，得到多传感器的单轴向识别结果；步骤4、将多传感器的单轴向识别结果进行二级数据融合并进行决策，从而得到最终识别结果。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：汤新民，吴淼，沈志远，高尚峰，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。