[發明專利]一種基于三維特征值空間的自適應目標指示數據估計方法

有效

• 申請號: 201710167624.6
• 申請日: 2017-03-21
• 公開（公告）號: CN106874626B
• 公開（公告）日: 2020-08-04
• 發明（設計）人: 謝永杰;唐佩佳;張頌;張華良;王寶國
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防大學聯合勤務學院
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06T17/00
• 代理公司: 西北工業大學專利中心 61204
• 代理人: 顧潮琪

1.一種基于三維特征值空間的自適應目標指示數據估計方法，其特征在于包括下述步驟：

步驟1，建立三維特征值空間，包括速度、高度、模型三個維度，步驟如下：

1.1)將目標速度劃分為若干區間類型，表示為速度類集合是同屬于第s類速度的若干速度值集合；

1.2)將目標高度劃分為若干區間類型，表示為高度類集合是同屬于第r類高度的若干高度值集合；

1.3)以最小二乘估計模型為數據處理模型，模型的階數和批處理量(ψ,Γ)在同一個高度類和速度類內不變；

1.4)建立三維特征值空間

步驟2，基于歷史數據學習進行三維特征值空間優化，步驟如下：

2.1)由某時刻i的目標空間位置信息(x_i,y_i,z_i)進行坐標變換得到該時刻的特征值向量(V_s,H_r)；由特征值空間中映射得到(V_s,H_r)對應的數據處理模型(ψ_sr,Γ_sr)；

2.2)根據批處理量Γ_sr，從已接收數據中采集最近的Γ_sr幀數據做最小二乘估計，計算時刻i的空間位置信息估計值

2.3)采用回歸檢驗模型中的擬合優度檢驗方法，對i時刻數據處理模型(ψ_sr,Γ_sr)下的顯著性進行檢驗，檢驗模型中i時刻的目標空間位置信息和空間位置信息估計值分別為(x_i,y_i,z_i)和

2.4)遍歷全部試驗測控數據進行步驟2.1)-2.3)，抽取同屬數據處理模型(ψ_sr,Γ_sr)的所有歷史數據的檢驗結果，若不顯著的點占比超過20％，則調整模型參數，ψ_sr增加或減少1，Γ_sr增加或減少20％，然后返回步驟2.1)重新遍歷全部試驗測控數據；反之則抽取其他數據處理模型進行顯著性檢驗；遍歷全部數據處理模型后進入步驟3；

步驟3，基于特征值空間估計目標指示數據，步驟如下：

3.1)若最新時刻i的數據處理模型(ψ_sr,Γ_sr)與當前數據處理模型一致，則轉步驟3.3)，否則轉步驟3.2)；

3.2)將(x_i,y_i,z_i)添加到(ψ_sr,Γ_sr)的批處理緩存區，若積累數據量大于Γ_sr，達到批處理要求，則采用(ψ_sr,Γ_sr)為當前數據處理模型，同時清空原處理模型的批處理緩存區，轉步驟3.3)；否則，將(x_i,y_i,z_i)添加到當前數據處理模型的批處理緩存區，繼續采用當前數據處理模型，轉步驟3.3)；

3.3)采用批處理模式下的批處理量(ψ,Γ)計算未來時刻w飛行器的空間位置信息估計值為

2.根據權利要求1所述的基于三維特征值空間的自適應目標指示數據估計方法，其特征在于：所述的目標速度劃分為低速、亞音速、跨音速、超音速和高超音速五類。

3.根據權利要求1所述的基于三維特征值空間的自適應目標指示數據估計方法，其特征在于：所述的目標高度劃分為對流層下層、對流層中層、對流層上層、平流層和外逸層五類。