【技术实现步骤摘要】
一种基于无监督聚类的模糊C均值航迹关联方法
本技术专利技术属于无源定位航迹关联滤波
技术介绍
随着传感器技术、数据融合技术以及网络技术的飞速发展，多传感器系统无论是在军事上还是民用上得到了广泛的应用。其中被动探测传感器及其无源定位系统由于具有良好的隐蔽性能，从而具备较好的发展潜力，成为目前的研究热点。经典的航迹关联算法包括最近邻法、航迹分叉滤波、广义相关法、高斯和法、多模型方法、最优BAYES法、多元假设法、概率数据关联(PDA)、联合概率数据关联(JPDA)等不同方法。其中，最近邻法最为简洁方便，计算量小，缺点在于抗干扰能力差。对于被动传感器系统，提出结合“信号参数+位置”，基于最近邻思想的关联算法。首先，采用可变波门，保证了最低限度的漏关联，然后在波门内同时综合信号参数和位置数据，用最近邻的思想，进行航迹关联。在此关联算法里，波门分为位置波门和信号参数波门。对于不随空间变化而变化的信号参数来讲，波门取观测均方差的3倍即可。位置波门的设置是关键。对于无源定位系统来讲，目标位置不同，观测误差也不同，因此位置波门也应该为基于空间的可变波门。
技术实现思路
本专利技术解决无源定位系统在数据关联周期内，由于量测误差和随机差带来的影响，无法实现周期间大量定位数据正确关联的问题，给出基于修正逻辑法和无监督聚类的联合航迹起始和关联，提出一种基于无监督聚类的模糊C均值航迹关联方法。本专利技术的技术方案是：一种基于无监督聚类的模糊C均值航迹关联方法，针对无源定位系统得到的量测集合，做包括如下步骤的处理：s1.对第一次扫描得到的量测集Z(1)进行DBSCAN聚类选取聚...
【技术保护点】
1.一种基于无监督聚类的模糊C均值航迹关联方法，包括如下步骤：s1：对第一次扫描得到的量测集Z(1)进行DBSCAN聚类选取聚类中心；s2：对第二次扫描得到的量测集Z(2)进行DBSCAN聚类选取聚类中心；s3：采用FCM关联法对两聚类中心进行模糊度判断，若关联模糊度大于阈值则表示两量测集关联成功，否则用最新量测集作为第一次量测重新起始步骤s1；s4：对第三次扫描得到的量测集Z(3)进行聚类获取聚类中心；s5：采用s3方法，判断是否关联成功，关联成功则航迹起始成功。
【技术特征摘要】
1.一种基于无监督聚类的模糊C均值航迹关联方法，包括如下步骤：s1：对第一次扫描得到的量测集Z(1)进行DBSCAN聚类选取聚类中心；s2：对第二次扫描得到的量测集Z(2)进行DBSCAN聚类选取聚类中心；s3：采用FCM关联法对两聚类中心进行模糊度判断，若关联模糊度大于阈值则表示两量测集关联成功，否则用最新量测集作为第一次量测重新起始步骤s1；s4：对第三次扫描得到的量测集Z(3)进行聚类获取聚类中心；s5：采用s3方法，判断是否关联成功，关联成功则航迹起始成功。2.根据权利要求1所述的一种基于无监督聚类的模糊C均值航迹关联方法，其特征在于：所述步骤s1中：DBSCAN算法聚类的时候不需指定簇的个数，最终得到的簇的个数不确定；定义核心点为在半径EPS内含有超过MinPts数目的点；边界点为在半径Eps内点的数量小于MinPts，但落在核...
【专利技术属性】
技术研发人员：周俊，秦坤，翟晓宇，
申请(专利权)人：中国船舶重工集团公司第七二四研究所，
类型：发明
国别省市：江苏,32
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