一種機(jī)載多傳感器目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)與方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種機(jī)載多傳感器目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)與方法，其特征在于：所述系統(tǒng)包括了證據(jù)沖突判斷及沖突消減模塊、基于折扣因子的證據(jù)修正模塊、修正后證據(jù)的融合模塊；所述識(shí)別方法的步驟包括計(jì)算兩兩機(jī)載證據(jù)的相似性系數(shù)、沖突判斷、構(gòu)造參考證據(jù)、獲得更新的機(jī)載證據(jù)列表、度量機(jī)載證據(jù)的可靠性系數(shù)、度量機(jī)載證據(jù)的不確定性系數(shù)、構(gòu)造機(jī)載證據(jù)的折扣因子、折扣運(yùn)算、Dempster組合規(guī)則融合計(jì)算。本發(fā)明能充分挖掘和保留機(jī)載多傳感器數(shù)據(jù)中的有效信息，從而解決機(jī)載多傳感器存在高沖突信息進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別的問(wèn)題，提高了無(wú)人機(jī)多傳感器目標(biāo)識(shí)別效率。
【專(zhuān)利說(shuō)明】一種機(jī)載多傳感器目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)與方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于信息處理【技術(shù)領(lǐng)域】，涉及到證據(jù)理論及多傳感器數(shù)據(jù)處理技術(shù)，具體地說(shuō)是機(jī)載多傳感器目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)與方法。
【背景技術(shù)】
[0002]無(wú)人機(jī)在現(xiàn)在戰(zhàn)爭(zhēng)中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。根據(jù)機(jī)載傳感器組獲取的信息對(duì)目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確判斷是無(wú)人機(jī)有效執(zhí)行偵查/打擊等決策任務(wù)的前提。采用多傳感器融合能夠提高無(wú)人機(jī)編隊(duì)整體的探測(cè)性和可信度，增強(qiáng)探測(cè)結(jié)果的魯棒性，擴(kuò)大無(wú)人機(jī)時(shí)空感知范圍，降低推理模糊程度，改進(jìn)探測(cè)精度等性能，增加探測(cè)目標(biāo)的特征維數(shù)，提高空間分辨率等優(yōu)勢(shì)。無(wú)人機(jī)多傳感器間信息融合是目標(biāo)識(shí)別的過(guò)程。然而，由于外部環(huán)境對(duì)無(wú)人機(jī)搭載傳感器性能影響及所搭載的傳感器本身性能的差異性，導(dǎo)致傳感器獲取的數(shù)據(jù)間存在高沖突，經(jīng)過(guò)信息融合過(guò)后，不能得到有效的目標(biāo)識(shí)別結(jié)果。因此，在考慮無(wú)人機(jī)多傳感器目標(biāo)識(shí)別問(wèn)題時(shí)，要保證針對(duì)高沖突信息也能有效融合，得到正確的識(shí)別結(jié)果。
[0003]無(wú)人機(jī)多傳感器目標(biāo)識(shí)別中的研究目前主要集中于傳感器信息的表達(dá)方式、目標(biāo)識(shí)別方法修改等方面，針對(duì)存在沖突的機(jī)載多傳感器目標(biāo)識(shí)別問(wèn)題，一般采用對(duì)機(jī)載傳感器信息平均的方法處理。然而，對(duì)機(jī)載傳感器信息平均的方法沒(méi)有考慮到機(jī)載傳感器信息的不一致性，也沒(méi)有消減沖突的傳感器信息的影響，且機(jī)載傳感器信息融合往往不滿(mǎn)足交換性、結(jié)合性等性質(zhì)。所以，提出能合理處理沖突機(jī)載傳感器信息、提高多傳感器信息融合效果以提高目標(biāo)識(shí)別效率的方法就顯得十分必要。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足之處，提出了一種機(jī)載多傳感器目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)與方法，能充分挖掘和保留機(jī)載多傳感器數(shù)據(jù)中的有效信息，從而解決機(jī)載多傳感器存在高沖突信息進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別的問(wèn)題，提高了無(wú)人機(jī)多傳感器目標(biāo)識(shí)別效率。
[0005]本發(fā)明為解決以上技術(shù)問(wèn)題采用如下技術(shù)方案:
[0006]本發(fā)明一種機(jī)載多傳感器目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的特點(diǎn)是:所述系統(tǒng)的組成包括:證據(jù)沖突判斷及沖突消減模塊、基于折扣因子的證據(jù)修正模塊和修正后證據(jù)的融合模塊；
[0007]所述證據(jù)沖突判斷及沖突消減模塊根據(jù)所接收的機(jī)載證據(jù)列表，度量所述機(jī)載證據(jù)列表中兩兩機(jī)載證據(jù)的相似性系數(shù)，并判斷所述機(jī)載證據(jù)列表中的機(jī)載證據(jù)是否為沖突證據(jù)，若為沖突證據(jù)，則構(gòu)造參考證據(jù)，并用所述參考證據(jù)替代所述沖突證據(jù)；若所述機(jī)載證據(jù)不為沖突證據(jù)，則機(jī)載證據(jù)保持不變；從而獲得更新的機(jī)載證據(jù)列表；
[0008]所述基于折扣因子的證據(jù)修正模塊用于度量所述更新的機(jī)載證據(jù)列表中每個(gè)機(jī)載證據(jù)的可靠性系數(shù)和不確定性系數(shù)；并用所述可靠性系數(shù)和不確定性系數(shù)構(gòu)造每個(gè)機(jī)載證據(jù)的折扣因子；利用所述折扣因子對(duì)每個(gè)機(jī)載證據(jù)進(jìn)行折扣運(yùn)算，從而獲得再次更新的機(jī)載證據(jù)列表；
[0009]所述修正后證據(jù)的融合模塊對(duì)所述再次更新的機(jī)載證據(jù)列表通過(guò)Dempster組合規(guī)則進(jìn)行組合，從而獲得目標(biāo)識(shí)別結(jié)果。
[0010]本發(fā)明機(jī)載多傳感器目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的目標(biāo)識(shí)別方法的特點(diǎn)是:
[0011]無(wú)人機(jī)在執(zhí)行目標(biāo)識(shí)別任務(wù)時(shí)，通過(guò)其機(jī)載傳感器獲得所有可能目標(biāo)類(lèi)型的信任程度值構(gòu)成機(jī)載證據(jù)，由η個(gè)機(jī)載證據(jù)形成機(jī)載證據(jù)列表，所述機(jī)載證據(jù)列表記為m =Im1, m2,..., Hii,..., mn}, i = I,..., n 表示機(jī)載證據(jù)列表中第i個(gè)機(jī)載證據(jù)；所述第i個(gè)機(jī)載證據(jù)Hii包含的第s種目標(biāo)類(lèi)型記為i3s，s = l，...，q，所述的目標(biāo)類(lèi)型組成的集合記為Ω = {?^，β2，...，β3，...，β,}，所述目標(biāo)類(lèi)型組成的集合Ω的冪集中第k個(gè)子集記為Θ k，k = 1，...，2^ ;令所述第i個(gè)機(jī)載證據(jù)Hii對(duì)所述目標(biāo)類(lèi)型組成的集合Ω的冪集所包含的第k個(gè)子集01;的信任程度值記為叫(01;)，所述叫(01;)的取值范圍為[0，1];所述第i個(gè)機(jī)載證據(jù)Ini的組成包括Imi ( Θ J，Ini ( Θ 2)，...，Ini ( Θ 2q)}；
[0012]所述機(jī)載多傳感器目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別方法是按如下步驟進(jìn)行:
[0013]步驟1、利用式(I)獲得兩兩機(jī)載證據(jù)的相似性系數(shù)SimOni, Hij):
【權(quán)利要求】
1.一種機(jī)載多傳感器目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)，其特征是:所述系統(tǒng)的組成包括:證據(jù)沖突判斷及沖突消減模塊、基于折扣因子的證據(jù)修正模塊和修正后證據(jù)的融合模塊； 所述證據(jù)沖突判斷及沖突消減模塊根據(jù)所接收的機(jī)載證據(jù)列表，度量所述機(jī)載證據(jù)列表中兩兩機(jī)載證據(jù)的相似性系數(shù)，并判斷所述機(jī)載證據(jù)列表中的機(jī)載證據(jù)是否為沖突證據(jù)，若為沖突證據(jù)，則構(gòu)造參考證據(jù)，并用所述參考證據(jù)替代所述沖突證據(jù)；若所述機(jī)載證據(jù)不為沖突證據(jù)，則機(jī)載證據(jù)保持不變；從而獲得更新的機(jī)載證據(jù)列表； 所述基于折扣因子的證據(jù)修正模塊用于度量所述更新的機(jī)載證據(jù)列表中每個(gè)機(jī)載證據(jù)的可靠性系數(shù)和不確定性系數(shù)；并用所述可靠性系數(shù)和不確定性系數(shù)構(gòu)造每個(gè)機(jī)載證據(jù)的折扣因子；利用所述折扣因子對(duì)每個(gè)機(jī)載證據(jù)進(jìn)行折扣運(yùn)算，從而獲得再次更新的機(jī)載證據(jù)列表； 所述修正后證據(jù)的融合模塊對(duì)所述再次更新的機(jī)載證據(jù)列表通過(guò)Dempster組合規(guī)則進(jìn)行組合，從而獲得目標(biāo)識(shí)別結(jié)果。
2.一種利用權(quán)利要求1所述的機(jī)載多傳感器目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的目標(biāo)識(shí)別方法，其特征是: 無(wú)人機(jī)在執(zhí)行目標(biāo)識(shí)別任務(wù)時(shí)，通過(guò)其機(jī)載傳感器獲得所有可能目標(biāo)類(lèi)型的信任程度值構(gòu)成機(jī)載證據(jù)，由η個(gè)機(jī)載證據(jù)形成機(jī)載證據(jù)列表，所述機(jī)載證據(jù)列表記為m =Im1, m2,..., Hii,..., mn}, i = 1,..., n 表示機(jī)載證據(jù)列表中第i個(gè)機(jī)載證據(jù)；所述第i個(gè)機(jī)載證據(jù)Hii包含的第s種目標(biāo)類(lèi)型記為i3s，s = l，...，q，所述的目標(biāo)類(lèi)型組成的集合記為Ω = {?^，β2，...，β3，...，β,}，所述目標(biāo)類(lèi)型組成的集合Ω的冪集中第k個(gè)子集記為Θ k，k = 1，...，2^ ;令所述第i個(gè)機(jī)載證據(jù)Hii對(duì)所述目標(biāo)類(lèi)型組成的集合Ω的冪集所包含的第k個(gè)子集01;的信任程度值記為叫(01;)，所述叫(01;)的取值范圍為[O，I];所述第i個(gè)機(jī)載證據(jù)Ini的組成包括Imi ( Θ J，Ini ( Θ 2)，...，Ini ( Θ 2q)}； 所述機(jī)載多傳感器目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別方法是按如下步驟進(jìn)行: 步驟1、利用式(I)獲得兩兩機(jī)載證據(jù)的相似性系數(shù)SimOni, Hij):

【文檔編號(hào)】G06F19/00GK103955622SQ201410206551
【公開(kāi)日】2014年7月30日 申請(qǐng)日期:2014年5月15日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月15日
【發(fā)明者】羅賀, 尹艷平, 胡笑旋, 馬華偉, 靳鵬, 夏維, 王國(guó)強(qiáng), 秦英祥 申請(qǐng)人:合肥工業(yè)大學(xué)