【技术实现步骤摘要】
一种基于离散点迹的多源异构信息关联方法
[0001]本专利技术涉及信息融合
，尤其涉及一种基于离散点迹的多源异构信息关联方法。
技术介绍
[0002]随着传感器类型和数目不断增加，信息种类日益丰富，对信息融合实时性要求也越来越高，多源异构信息关联问题是信息融合的关键技术之一，没有信息关联，就谈不上对目标的跟踪，没有高效可靠的信息关联，目标识别的正确性更无从谈起。
[0003]多源异构信息关联就是把来自多个传感器的观测或点迹与已知或已经确认的事件归并到一起，使它们分别属于事件的集合，即保证每个事件集合所包含的观测以较大的概率或接近于1的概率均来自同一个实体。对没有归并的点迹，其中可能包括新的来自目标的点迹或由噪声或杂波剩余产生的点迹，保留到下个时刻继续处理。
[0004]在多传感器信息融合领域，一般以单目标作为关联处理对象，主要采用基于目标运动信息的信息关联方法，可采取的技术主要包括静态关联方法，如相同或不同维数的量测
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量测关联，以及动态信息关联方法，如量测
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航迹关...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于离散点迹的多源异构信息关联方法，其特征在于，包括如下步骤：接收所述多源异构信息，识别出其中的离散点迹，存入历史库，并将历史库中的其他信息作为历史点迹；基于身份信息和专有信息，得到离散点迹和历史点迹的关联数据对集合；再基于时间和动态信息，对历史库中剩余的离散点迹和剩余的历史点迹建立多个相似性矩阵；根据预置的每个相似性矩阵的度量门限，将多个相似性矩阵转换为多个0
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1度量矩阵；基于所述多个0
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1度量矩阵，得到历史库中剩余的所述离散点迹和剩余的所述历史点迹的关联数据对，加入关联数据对集合；对所述关联数据对集合中的每组关联数据对设置相同的航迹号，得到关联结果。2.根据权利要求1所述的基于离散点迹的多源异构信息关联方法，其特征在于，所述将历史库中的其他信息作为历史点迹，包括：根据所述离散点迹的获取时刻，采用卡尔曼滤波方法，将历史库中的其他多源异构信息的航迹点预测外推至所述离散点迹的获取时刻，以得到所述历史点迹。3.根据权利要求2所述的基于离散点迹的多源异构信息关联方法，其特征在于，所述基于身份信息和专有信息，得到离散点迹和历史点迹的关联数据对，包括：依次取出每条离散点迹，将每条离散点迹与每条历史点迹两两比较；当一条离散点迹仅与一条历史点迹的身份信息和专有信息同时相同时，关联成功；否则，关联失败。4.根据权利要求1
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3任一项所述的基于离散点迹的多源异构信息关联方法，其特征在于，所述相似性矩阵的行对应每一条离散点迹，列对应每一条历史点迹，元素值对应每一条离散点迹与每一条历史点迹的多源异构信息比对值；所述相似性矩阵包括：时间相似性矩阵和动态信息相似性矩阵；所述多源异构信息比对值包括：时间信息比对值和动态信息比对值。5.根据权利要求4所述的基于离散点迹的多源异构信息关联方法，其特征在于，所述根据预置的每个相似性矩阵的度量门限，将多个相似性矩阵转换为多个0
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1度量矩阵，包括：以小于预置的时间相似性矩阵的度量门限为条件，遍历时间相似性矩阵的元素值，以小于预置的动态相似性矩阵的度量门限为条件，遍历动态相似性矩阵的元素值，分别获取符合条件的元素值，再根据每行取最小和每列取最大的规则，对符合条件的元素值再次进行优化，将满足规则的元素值设置为1，否则，元素值设置为0，分别得到时间相似性矩阵对应的0
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1时间度量矩阵和动态信息相似性矩阵对应的0
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1动态信息度量矩阵。6.根据权利要求5所述的基于离散点迹的多源异构信息关联方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：高晓利，李捷，王维，赵火军，唐培人，
申请(专利权)人：四川九洲电器集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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