一种动态自适应多雷达信息融合方法技术

本发明专利技术公开了一种动态自适应多雷达信息融合方法，针对多雷达航迹信息进行有效动态自适应加权融合，接收并分析雷达数据源实时质量特点，进而计算数据源质量权值因子，根据权值因子实现动态自适应数据融合，以达到将多源数据融合为一更优结果的目的；同时，为使融合结果稳定性及准确性进一步提升，利用滤波器迭代优化传感器数据。本发明专利技术方法在实际场景及仿真场景下，都表现出较好的融合效果，较大地降低了雷达传感器误差及误报的影响。

A dynamic adaptive multi radar information fusion method

【技术实现步骤摘要】
一种动态自适应多雷达信息融合方法
本专利技术涉及多传感器信息融合处理及应用领域，特别是一种动态自适应多雷达信息融合方法。
技术介绍
多雷达信息融合是充分利用多种雷达信息源，并根据一定的处理标准把多个雷达信息源在空间或时间上的冗余或互补信息进行组合，来得到对被测对象的一致性解释或者描述，使得该信息系统相对于由其包含的各个子集所构成的系统具有更好的性能。多源信息融合的目的主要有两个方面：一方面，针对多源信息的冗余性，消除输入信息中的噪声和异常值；另一方面，针对多源信息的互补性，获取与实际应用相关的有价信息，最大限度地获取所观察对象的完整信息描述。多源信息融合方法种类繁多，每种方法都各有优缺点，各种方法相互之间也具有一定的差异性。按照多源信息融合算法的数学基础可分为估计理论方法、不确定性推理方法和人工智能和模式识别方法。而根据处理信息源所在的层次，信息融合可分为数据层融合、特征层融合和决策层融合。按融合层次对融合方法分类时，数据层信息融合中多采用加权平均值或聚类算法；特征层信息融合算法包括神经网络、模糊理论和D-S证据理论等；决策层信息融合常用的算法包括D-S证据理论、Bayes推理和模糊理论。估计理论方法，包括线性估计技术和非线性估计技术。常见的线性估计技术有卡尔曼滤波与加权平均等；非线性估计技术如扩展卡尔曼滤波(ExtendedKalmanFilter，EKF)、强跟踪滤波器(StrongTrackingFilter，STF)和无损卡尔曼滤波(UnscentedKalmanFilter，UKF)等。随着对信息融合认知程度的加深，基于随机抽样技术的非线性非高斯系统的研究也获得了很多成果。不确定推理方法的目的就是实现根据不确定信息进行信息处理，用来实现对目标身份的识别和属性判断等。不确定推理方法主要包括主观贝叶斯方法、D-S证据推理方法、DSmT方法、模糊数学理论方法和可能性推理方法等。其中，主观贝叶斯方法要求系统可能的决策相互独立，是早期使用的一种高效率的信息融合方法；D-S证据理论采用信任函数作为量度，能够较好解决未知所引起的不确定问题；DSmT方法是传统D-S理论的延伸，通过组合使用信任函数，可以表达任何类型的独立源。而且，考虑到实际应用中正常情况下先验概率是未知的，因此当设置的先验概率值不匹配时，结果是不准确的。人工智能和模式方法可以处理不完善数据，在处理信息的过程中通过自身不断学习与归纳，最终把不完善的信息融合为较为统一和完善的信息。主要方法包括粗糙集理论、随机理论、信息熵理论、灰色系统理论、贝叶斯网络、神经网络和遗传算法等。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种动态自适应多雷达信息融合方法，在复杂实际场景下取得较好融合效果，较大地克服传感器误报、漏报、误差问题，在输出精度上得到提高。为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案是：一种动态自适应多雷达信息融合方法，包括以下步骤：步骤1：接收预处理：接收各雷达源发送航迹数据，并对接收到原始数据进行预处理，包括：1)数值合法性判断||pos-center||2指雷达航迹位置与融合中心距离，ε指设置容许范围；2)数值越界判断is_valid()为数值越界溢出判断，当接收数据超出计算机所使用的数据的表示范围时，则产生数据的溢出；数据取值超过计算机字长的界限就会出现数据溢出的情况，溢出类型分为正溢及负溢；正溢表示数据取值大于计算机表示范围最大值，负溢表示数据取值小于计算机表示范围最小值；3)歧义冲突剔除，同一周期同雷达源同批号出现多次报告，则仅保留时间最新报告，其他歧义报告予以舍弃；4)形成内部航迹数据，在前述步骤判断之后依据通道编号、批号进行数据更新或新建，通过通道号及批号搜寻，找到时用新数据更新已有内部航迹；若无已有符合条件的内部航迹，则新建一内部航迹，并以距离为尺度进行融合航迹关联，与任一融合航迹距离差距小于设置关联门限λ时，视为可关联，最终关联关系确立遵从选取最近邻原则，λ参考取值为融合周期与探测目标均速的乘积；此周期未收到新数据的已存在内部航迹，更新其状态为外推等待；步骤2：质量评估；对已被预处理完成的融合系统内部航迹数据进行质量评估得出质量因子Q(i)＝∑(f(i),F(i),d(i),s(i))，并在此基础上得出本周期的反映雷达源及其数据特性的权值(i,j∈A)，A表示同一处理周期关联同一融合航迹的来自不同雷达源存活的内部航迹集合，i为待评估的雷达源报告内部航迹序号，j为集合A内所有雷达源报告内容航迹序号；周期内构成质量因子Q(i)的四项子项权值计算方式如下：1)根据传感器更新频率得出频率权值f(i)即内部航迹i累计更新次数countupdate(i)除以融合系统工作周期数countsys得到；countupdate(i)在内部航迹建立后初始化为0并开始统计，每次接收到内部航迹所代表信源发送的新航迹数据，countupdate(i)增加1；countsys自融合系统开机后统计，每经历一系统周期，countsys值增加1；2)根据空间距离差异评估此数据可信任度的距离权值d(i)d(i)∈[0,dmax]其中dmax表示设置的距离权值的上限，dmax通常取为1；dis(i)表示内部航迹滤波后位置与其关联的融合航迹预测位置的欧式距离；K表示融合系统设置离群距离门限，K取值参考关联门限λ，确保K≤λ。3)作拟合曲线评估周期内报告空间离散程度的拟合权值F(i)F(i)＝max(Rx,Ry),F(i)∈[0,1]，SSE指剩余平方和，是雷达报告位置与拟合估计位置距离之差的平方的总和；SSR指回归平方和，是报告位置回归值与报告位置平均值的离差平方和；4)根据近期历史判断航向变动程度的稳定性权值s(i)s(i)＝g(θ),s(i)∈[smin,smax]其中，航向近似夹角θ为上一周期航向与此周期最新航向之差的绝对值，a为设定的容许最大变动角度，smax为设定权值上限，smin为设定权值下限；步骤3：动态自适应加权融合：对已预处理完成的系统内部航迹数据，结合其通过质量评估得到的权值，进行加权平均得出周期初步预测融合结果其中内部航迹本周期预估融合航迹位置的生成办法表示为：内部航迹本周期预估融合航迹位置w(i)是结合传感器本周期新报告航迹进行滤波处理后的得到的内部航迹滤波位置与上一周期最新融合航迹输出位置作平衡取舍后得出，平衡比例为设置的ad,ad∈[0,1]；上一周期最新融合航迹输出位置在前一融合周期总体评估校正及滤波后得到并回填；在此之后求出由“实际权值和”与“期望权值和”的比值构成的周期总体情况Qbase＝∑(fmax,Fmax,dmax,smax)其中，Qbase为四项权值最大值之和，fmax,Fmax,dmax,smax分别为质量因子Q(i)四项子项权值的最大值，counteff为本周期非外推等待状态的内部航迹数目；Qty表示此周期全本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种动态自适应多雷达信息融合方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：接收预处理：接收各雷达源发送航迹数据，并对接收到原始数据进行预处理，包括：/n1)数值合法性判断

【技术特征摘要】
1.一种动态自适应多雷达信息融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：接收预处理：接收各雷达源发送航迹数据，并对接收到原始数据进行预处理，包括：
1)数值合法性判断||pos-center||2指雷达航迹位置与融合中心距离，ε指设置容许范围；
2)数值越界判断is_valid()为数值越界溢出判断，当接收数据超出计算机所使用的数据的表示范围时，则产生数据的溢出；数据取值超过计算机字长的界限就会出现数据溢出的情况，溢出类型分为正溢及负溢；正溢表示数据取值大于计算机表示范围最大值，负溢表示数据取值小于计算机表示范围最小值；
3)歧义冲突剔除，同一周期同雷达源同批号出现多次报告，则仅保留时间最新报告，其他歧义报告予以舍弃；
4)形成内部航迹数据，在前述步骤判断之后依据通道编号、批号进行数据更新或新建，通过通道号及批号搜寻，找到时用新数据更新已有内部航迹；若无已有符合条件的内部航迹，则新建一内部航迹，并以距离为尺度进行融合航迹关联，与任一融合航迹距离差距小于设置关联门限λ时，视为可关联，最终关联关系确立遵从选取最近邻原则，λ参考取值为融合周期与探测目标均速的乘积；此周期未收到新数据的已存在内部航迹，更新其状态为外推等待；
步骤2：质量评估；
对已被预处理完成的融合系统内部航迹数据进行质量评估得出质量因子Q(i)＝∑(f(i),F(i),d(i),s(i))，并在此基础上得出本周期的反映雷达源及其数据特性的权值i,j∈A，A表示同一处理周期关联同一融合航迹的来自不同雷达源存活的内部航迹集合，i为待评估的雷达源报告内部航迹序号，j为集合A内所有雷达源报告内容航迹序号；
周期内构成质量因子Q(i)的四项子项权值计算方式如下：
1)根据传感器更新频率得出频率权值f(i)

即内部航迹i累计更新次数countupdate(i)除以融合系统工作周期数countsys得到；countupdate(i)在内部航迹建立后初始化为0并开始统计，每次接收到内部航迹所代表信源发送的新航迹数据，countupdate(i)增加1；countsys自融合系统开机后统计，每经历一系统周期，countsys值增加1；
2)根据空间距离差异评估此数据可信任度的距离权值d(i)

d(i)∈[0,dmax]其中dmax表示设置的距离权值的上限，dmax通常取为1；dis(i)表示内部航迹滤...

【专利技术属性】
技术研发人员：张良成，王运锋，
申请(专利权)人：成都运为科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51