一种多源自主协同的目标探测与智能识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种多源自主协同的目标探测与智能识别方法，首先获取多源传感器测量的目标的航迹参数，多源传感器包括光电传感器和雷达；基于雷达测量的航迹参数，计算目标威胁等级，确定高危目标集；对雷达测量的高危目标的航迹参数进行坐标转换，得到高危目标相对光电传感器的位置关系；根据得到的位置关系调节光电传感器探测位置，并获得高危目标图像信息；基于图像信息进行高危目标智能检测识别，自动锁定高危目标进行跟踪。通过雷达确定的高危目标引导光电传感器探测，在无人工干预条件下，全自动探测、锁定入侵目标，持续高精度稳定跟踪，有效解决了多源传感器协同探测难、目标识别能力弱、恶劣环境虚警高等瓶颈问题。恶劣环境虚警高等瓶颈问题。恶劣环境虚警高等瓶颈问题。

【技术实现步骤摘要】
一种多源自主协同的目标探测与智能识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及探测与智能识别系统，具体是涉及一种多源自主协同的目标探测与智能识别方法及系统。

技术介绍

[0002]传统时常采用“雷达”+“光电”的探测手段，实际工作过程中，雷达往往会因杂波、地物产生干扰航迹，导致难以从众多雷达航迹中区分是否存在入侵目标，无法完成关键的目标确认，因此需要光电传感器配合雷达进行协同观察，由雷达对光电进行指向引导，确定目标类别。而此协同过程的操控相当复杂，不仅需要高频的雷达数据持续引导光电传感器转动，保证目标能够出现在光电传感器视场中，还需要操作员对光电进行合理的焦距（视场）、聚焦调节，保持目标看的见、看得清，发现目标后，手动操作目标完成锁定、目视进行目标识别工作。即使配备专业人员也难以长时间持续完成以上操作，容易出现漏警与误判等情况。传统手段存在以下缺点：（1）多数情况下，雷达、光电、电侦等传感器往往独立工作，自主协同能力弱；（2）受地物杂波、空飘干扰、环境变化等因素影响，低慢小目标检测虚警率高；（3）目标识别需要人在回路、辅助判读识别，智能识别水平低；（4）受多源传感器方位、距离等参数精度差异大的影响，目标引导定位准确度差。

技术实现思路

[0003]专利技术目的：针对以上缺点，本专利技术提供一种全自动探测、锁定入侵目标，持续高精度稳定跟踪的多源自主协同的目标探测与智能识别方法。
[0004]本专利技术还提供一种多源自主协同的目标探测与识别系统。
[0005]技术方案：为解决上述问题，本专利技术采用一种多源自主协同的目标探测与智能识别方法，包括以下步骤：（1）获取多源传感器测量的目标的航迹参数，多源传感器包括光电传感器和雷达；（2）基于雷达测量的航迹参数，计算目标威胁等级，确定高危目标集；（3）对雷达测量的高危目标的航迹参数进行坐标转换，得到高危目标相对光电传感器的位置关系；（4）根据得到的位置关系调节光电传感器探测位置，并获得高危目标图像信息；（5）基于图像信息进行高危目标智能检测识别，自动锁定高危目标进行跟踪。
[0006]进一步的，所述步骤（1）中还包括多源传感器的部署，基于探测任务的需求，获得任务背景参量，基于任务背景参量和各传感器的探测范围进行各传感器部署，包括1台雷达和N台光电传感器，对光电传感器编号并设定优先级，根据目标危险等级调配使用，高优先级光电传感器跟踪高危险等级目标，任务背景参量包括待监视的目标类型、监视范围和作用距离。
[0007]进一步的，所述步骤（1）中对多源传感器进行部署后，利用无人机靶机为合作源目标，对多源传感器进行位置校准，具体包括以下步骤：
（1.1）使用水平气泡仪保证雷达、光电传感器安装平面水平；（1.2）对雷达进行粗略的偏北方位、俯仰、距离修正，初始修正值记为，其中为偏北方位修正值，为俯仰修正值，为距离修正值；对光电传感器进行粗略的偏北方位、俯仰修正，初始修正值记为，其中，为偏北方位修正值，为俯仰修正值；（1.3）获得无人机靶机的飞行数据，其中代表无人机靶机第个记录点的经度值，代表无人机靶机第个记录点的维度值，代表无人机靶机第个记录点的高度值，代表第个记录点的时间戳，代表无人机靶机飞行数据的记录点总数；同时获取雷达对无人机靶机探测的航迹数据，其中代表雷达探测到无人机靶机第个航迹点相对雷达的偏北角，代表雷达探测到无人机靶机第个航迹点相对雷达的俯仰角，代表雷达探测到无人机靶机第个航迹点相对雷达的斜距值，代表雷达探测到无人机靶机第个航迹点的时间戳，代表雷达探测到的无人机靶机航迹点的总数；同时获取光电传感器对无人机靶机探测的航迹数据 ，其中代表光电传感器探测到无人机靶机第个航迹点相对光电传感器的偏北角，代表光电传感器探测到无人机靶机第个航迹点相对光电传感器的俯仰角，代表光电传感器探测到无人机靶机第个航迹点的时间戳，代表光电传感器探测到的无人机靶机航迹点的总数；（1.4）将无人机靶机飞行数据中的经度值、维度值、高度值由WGS84坐标系转化为分别以雷达和光电传感器的部署点为原点、正北方向为方位0
°
、水平方向为俯仰0
°
的极坐标系数据，并进行时间插值得到雷达参考值，和光电参考值；（1.5）分别计算雷达和光电传感器的二次修正值：其中，雷达的方位二次修正值、俯仰二次修正值、距离二次修正值的计算公式分别为：
，，，光电传感器的方位二次修正值、俯仰二次修正值的计算公式分别为：，，（1.6）根据雷达和光电传感器的二次修正值，分别计算雷达和光电传感器的最终修正值：雷达的方位、俯仰、距离的最终修正值为:，光电传感器的方位、俯仰的最终修正值为：，（1.7）按雷达和光电传感器的最终修正值修正雷达和光电传感器的基准。
[0008]进一步的，所述步骤（2）中基于若干雷达测量的航迹参数，实时计算若干目标威胁等级，获得若干目标威胁度；每间隔的时间进行一次威胁度排序，并判定是否有目标的威胁度超过阈值，如果有威胁度超阈值的一个或多个目标，且当前没有开始雷达引导，则直接选择威胁度最高的目标作为高危目标进行引导；如果已经有引导的高危目标，且目前最大威胁度的目标就是引导的高危目标则雷达继续引导，若目前最大威胁度的目标不是引导的高危目标，则判定引导的高危目标的持续引导时间是否超过目标切换阈值，若，则将目前最大威胁度的目标切换为高危目标进行引导，否则继续对原高危目标进行引导。
[0009]进一步的，目标威胁等级的计算公式为：
，其中，为目标信噪比威胁贡献度，为目标幅度威胁贡献度、为实时位置威胁贡献度，为航迹质量威胁贡献度；目标信噪比威胁贡献度计算公式如下：，其中，为航迹信噪比均值，为典型目标最弱信噪比，为权重系数，为调节系数；目标幅度威胁贡献度计算公式如下：，其中，为航迹点幅度均值，为典型目标最低幅度值，为权重系数，为调节系数；实时位置威胁贡献度计算公式如下：，其中，为目标实时位置距离所有核心区中点的最小值，为最小威胁临界距离，为权重系数；航迹质量威胁贡献度计算公式如下：，其中，为目标当前航迹质量，为统计航迹质量的周期数，为权重系数。
[0010]进一步的，所述步骤（4）中光电传感器探测位置的调节具体包括以下步骤：（4.1）根据高危目标相对光电传感器的位置关系，得到调节光电传感器探测位置的引导值，将调节光电传感器方位角和俯仰角的引导值发送给光电传感器，引导光电传感器指向对准该位置；（4.2）调节光电传感器的视场，已知光电传感器的垂直视场角与水平视场角的固定比例关系，根据水平视场角计算得到垂直视场角，光电传感器水平视场角设定值的计算公式为：
，其中，为雷达在以光电传感器为中心的随机测距误差，为调节光电传感器探测位置的引导值；（4.3）调节光电传感器聚焦值。
[0011]进一步的，所述调节光电传感器探测位置的引导值的计算公式为：，，，其中，对雷达测量的高危目标的航迹参数进行坐标转换，得到高危目标相对光电传感器的球坐标，代表方位角，代表俯仰角，代表距离，代表时间戳，为高危目标的航迹点编号，为当前时间，为上一引导值。
[0012]进一步的，所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多源自主协同的目标探测与智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）获取多源传感器测量的目标的航迹参数，多源传感器包括光电传感器和雷达；（2）基于雷达测量的航迹参数，计算目标威胁等级，确定高危目标集；（3）对雷达测量的高危目标的航迹参数进行坐标转换，得到高危目标相对光电传感器的位置关系；（4）根据得到的位置关系调节光电传感器探测位置，并获得高危目标图像信息；（5）基于图像信息进行高危目标智能检测识别，自动锁定高危目标进行跟踪。2.根据权利要求1所述的多源自主协同的目标探测与智能识别方法，其特征在于，所述步骤（1）中还包括多源传感器的部署，基于探测任务的需求，获得任务背景参量，基于任务背景参量和各传感器的探测范围进行各传感器部署，包括1台雷达和N台光电传感器，对光电传感器编号并设定优先级，根据目标危险等级调配使用，任务背景参量包括待监视的目标类型、监视范围和作用距离。3.根据权利要求2所述的多源自主协同的目标探测与智能识别方法，其特征在于，所述步骤（1）中对多源传感器进行部署后，利用无人机靶机为合作源目标，对多源传感器进行位置校准，具体包括以下步骤：（1.1）使用水平气泡仪保证雷达、光电传感器安装平面水平；（1.2）对雷达进行粗略的偏北方位、俯仰、距离修正，初始修正值记为，其中为偏北方位修正值，为俯仰修正值，为距离修正值；对光电传感器进行粗略的偏北方位、俯仰修正，初始修正值记为，其中，为偏北方位修正值，为俯仰修正值；（1.3）获得无人机靶机的飞行数据，其中代表无人机靶机第个记录点的经度值，代表无人机靶机第个记录点的维度值，代表无人机靶机第个记录点的高度值，代表第个记录点的时间戳，代表无人机靶机飞行数据的记录点总数；同时获取雷达对无人机靶机探测的航迹数据，其中代表雷达探测到无人机靶机第个航迹点相对雷达的偏北角，代表雷达探测到无人机靶机第个航迹点相对雷达的俯仰角，代表雷达探测到无人机靶机第个航迹点相对雷达的斜距值，代表雷达探测到无人机靶机第个航迹点的时间戳，代表雷达探测到的无人机靶机航迹点的总数；同时获取光电传感器对无人机靶机探测的航迹数据 ，
其中代表光电传感器探测到无人机靶机第个航迹点相对光电传感器的偏北角，代表光电传感器探测到无人机靶机第个航迹点相对光电传感器的俯仰角，代表光电传感器探测到无人机靶机第个航迹点的时间戳，代表光电传感器探测到的无人机靶机航迹点的总数；（1.4）将无人机靶机飞行数据中的经度值、维度值、高度值由WGS84坐标系转化为分别以雷达和光电传感器的部署点为原点、正北方向为方位0
°
、水平方向为俯仰0
°
的极坐标系数据，并进行时间插值得到雷达参考值，和光电参考值；（1.5）分别计算雷达和光电传感器的二次修正值：其中，雷达的方位二次修正值、俯仰二次修正值、距离二次修正值的计算公式分别为：，，，光电传感器的方位二次修正值、俯仰二次修正值的计算公式分别为：，，（1.6）根据雷达和光电传感器的二次修正值，分别计算雷达和光电传感器的最终修正值：雷达的方位、俯仰、距离的最终修正值为:，
光电传感器的方位、俯仰的最终修正值为：，（1.7）按雷达和光电传感器的最终修正值修正雷达和光电传感器的基准。4.根据权利要求1所述的多源自主协同的目标探测与智能识别方法，其特征在于，所述步骤（2）中基于若干雷达测量的航迹参数，实时计算若干目标威胁等级，获得若干目标威胁度；每间隔的时间进行一次威胁度排序，并判定是否有目标的威胁度超过阈值，如果有威胁度超阈值的一个或多个目标，且当前没有开始雷达引导，则直接选择威胁度最高的目标作为高危目标进行引导；如果已经有引导的高危目标，且目前最大威胁度的目标就是引导的高危目标则雷达继续引导，若目前最大威胁度的目标不是引导的高危目标，则判定引导的高危目标的持续引导时间是否超过目标切换阈值，若，则将目前最大威胁度的目标切换为高危目标进行引导，否则继续对原高危目标进行引导。5.根据权利要求4所述的多源自主协同的目标探...

【专利技术属性】
技术研发人员：白俊奇，刘文，丁辉，陈平，欧乐庆，端木竹筠，李长军，赵晨亮，黄吉波，汤闻易，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第二十八研究所，
类型：发明
国别省市：