[發明專利]一種基于異構電磁感知信息融合的目標識別系統和方法

在審

• 申請號: 202010150436.4
• 申請日: 2020-03-06
• 公開（公告）號: CN111353450A
• 公開（公告）日: 2020-06-30
• 發明（設計）人: 吳國榮;夏亮;胡謙;劉海濤;易志鴻
• 申請（專利權）人: 北京波爾通信技術股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06T7/246;G06T7/277
• 代理公司: 北京匯彩知識產權代理有限公司 11563
• 代理人: 王鍵

1.一種基于異構電磁感知信息融合的目標識別方法，其特征在于，首先由各傳感器子網處理各自的傳感器數據，形成對目標的初步識別，對各個異構傳感器給出統一格式的識別信息；其次進行航跡模糊關聯，將關聯度超過一定門限的航跡歸為同一目標；然后對歸為同一目標的傳感器信息進行融合，獲得融合后的目標航跡和目標參數特征以及決策級目標識別結果；最后利用融合后的目標參數特征重新進行目標識別，將同一目標的決策級目標識別結果和基于融合后目標參數特征進行識別的特征級目標識別結果進行對比，生成基于異構電磁感知信息融合的目標識別結果。

2.根據權利要求1所述的基于異構電磁感知信息融合的目標識別方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

(1)各傳感器子網對傳感器數據進行處理，得到目標運動狀態、目標參數特征、目標身份識別結果以及相應的識別置信度；

(2)對各傳感器得到的航跡進行模糊關聯，設置關聯度門限，判斷屬于同一目標平臺的航跡；

(3)對同一目標的航跡、目標參數特征和目標識別結果進行融合，得到融合后的目標航跡、目標參數特征以及基于決策級融合的目標識別結果；

(4)基于融合后的目標特征參數重新進行目標識別，得到基于特征級融合的目標識別結果；

(5)將基于特征級融合和基于決策級融合的兩種目標識別結果進行目標一致性檢驗，若檢驗未通過，則返回步驟(2)，調整關聯度門限，重新進行航跡關聯；若檢驗通過，則生成融合識別結果。

3.根據權利要求2所述的基于異構電磁感知信息融合的目標識別方法，其特征在于，所述步驟(1)中，包括：各傳感器子網利用自身的感知器件提取目標特征參數，基于自身的定位系統完成對目標的定位，得到目標不同時刻的位置信息；通過單傳感器Kalman濾波的方式進行目標運動狀態估計，得到目標航跡；采用經典的概率匹配方法或神經網絡方法進行身份識別，對不同目標給出識別置信度。

4.根據權利要求2所述的基于異構電磁感知信息融合的目標識別方法，其特征在于，所述步驟(2)中，所述對各傳感器得到的航跡進行模糊關聯，判斷屬于同一目標平臺的航跡的步驟包括：21)對不同航跡的采樣點進行插值，統一數據采集時刻；22)建立航跡之間的模糊因素集；23)利用模糊因素集計算不同航跡的模糊因素、隸屬度、綜合相似度，得到模糊關聯矩陣；24)利用編網聚類的方法識別相互關聯的航跡。

5.根據權利要求2所述的基于異構電磁感知信息融合的目標識別方法，其特征在于，所述步驟(3)中，所述對同一目標的航跡、目標參數特征和目標識別結果進行融合的步驟包括：31)航跡融合：對關聯航跡插值前的數據取并集，得到目標的非均勻運動序列，然后合并時間間隔較小的數據點；32)特征融合：對關聯航跡對應傳感器獲取的參數特征進行融合，方法是首先對不同屬性特征取并集，然后對于相同屬性特征，若特征為連續型變量，則取數值平均；若特征為離散型變量，則對離散數值取并集，并對集合中的相近數值取平均；33)識別結果融合：采取D-S證據理論對關聯航跡下各傳感器的目標識別結果進行融合，其中各傳感器的置信度函數用特征子集的權重進行加權。

6.一種基于異構電磁感知信息融合的目標識別系統，其特征在于，包括傳感器子網數據處理模塊、航跡關聯模塊、信息融合模塊以及識別結果輸出模塊；所述傳感器子網數據處理模塊用于處理各自的傳感器數據，形成對目標的初步識別，所述航跡關聯模塊用于對各傳感器得到的航跡進行模糊關聯，將關聯度超過一定門限的航跡歸為同一目標；所述信息融合模塊用于對歸為同一目標的傳感器信息進行融合，獲得融合后的目標航跡和目標參數特征以及決策級目標識別結果；所述識別結果輸出模塊用于利用融合后的目標參數特征重新進行目標識別，將同一目標的決策級目標識別結果和基于融合后目標參數特征進行識別的特征級目標識別結果進行對比，生成基于異構電磁感知信息融合的目標識別結果。

7.根據權利要求6所述的基于異構電磁感知信息融合的目標識別系統，其特征在于，所述傳感器子網數據處理模塊包括目標運動狀態獲取單元、目標參數特征獲取單元、目標身份識別結果獲取單元，分別用于獲得目標運動狀態、目標參數特征、目標身份識別結果以及相應的識別置信度。