一种基于多传感器数据融合的无人机集群目标数量检测方法技术

本发明专利技术属于信息处理技术领域，公开了一种基于多传感器数据融合的无人机集群目标数量检测方法，包括以下步骤，步骤1，雷达和通信信号侦收机两种传感器分别获取无人机集群目标数量值，得到探测数据的基本概率赋值；步骤2，应用D

【技术实现步骤摘要】
一种基于多传感器数据融合的无人机集群目标数量检测方法


[0001]本专利技术属于信息处理
，具体涉及一种基于多传感器数据融合的无人机集群目标数量检测方法。

技术介绍

[0002]随着多智能体和通信等前沿技术迅速发展，无人机集群防御的研究已逐渐成为各国关注的焦点。无人机集群目标个体存在信号特征弱，机群形态复杂、变化多端导等特点，这就给检测无人机集群目标的数量带来困难，从而对防御策略的选择和防御效果的评估造成影响。
[0003]在实际的无人机集群作战环境中，雷达等单一的探测传感器获取的数据往往具有一定的不确定性，因此需要对不同类型的传感器获得的数据进行融合，以消除多传感器信息可能存在的冗余和矛盾信息，增加数据的可靠程度，为无人机集群作战和防御提供更加准确的数据支持。
[0004]在数据融合算法中，D
‑
S(Dempster
‑
Shafer)证据理论常被用来处理不确定性问题，该证据理论是一套基于概率论的数学理论，在专家系统、模式识别和信息融合领域具有十分广泛的应用。
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技术实现思路
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器数据融合的无人机集群目标数量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，雷达和通信信号侦收机两种传感器分别获取无人机集群目标数量值，得到探测数据的基本概率赋值；步骤2，应用D
‑
S证据理论融合规则对步骤1中的基本概率赋值进行融合，输出融合后的基本概率赋值；步骤3，对融合后的基本概率赋值进行判断决策，输出无人机集群目标数量检测结果。2.根据权利要求1所述一种基于多传感器数据融合的无人机集群目标数量检测方法，其特征在于，步骤1中，设无人机集群目标数量的探测结果构成辨识框架Θ＝{θ1,θ2,
…
,θ
n
}，n为无人机集群可能出现的最大个体数量；则雷达获取的无人机数量的基本概率赋值表示为：M
radar
:{m
radar
(θ1),m
radar
(θ2),
…
,m
radar
(θ
n
)}
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(1)通信侦收机获取的无人机数量的基本概率赋值表示为：M
com
:{m
com
(θ1),m
com
(θ2),
…
,m
com
(θ
n
)}。
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(2) 。3.根据权利要求2所述一种基于多传感器数据融合的...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫川，甄子洋，江驹，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：