一種基于地磁傳感器網(wǎng)絡(luò)的機場場面機動目標識別方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于地磁傳感器網(wǎng)絡(luò)的機場場面機動目標識別方法。該方法通過將多組AMR地磁傳感器布置于跑道中線獲得機場場面機動目標的磁信號，依次利用時域及頻域方法提取X、Y、Z三個軸向目標信號特征，并分別識別三個軸向目標信號特征得到單傳感器的單軸向識別結(jié)果，對單傳感器的單軸向識別結(jié)果先后進行一級多傳感器單軸向數(shù)據(jù)融合和二級多傳感器多軸向數(shù)據(jù)融合，根據(jù)二級融合結(jié)果做出決策獲得最終識別結(jié)果。本發(fā)明首次提出一套完整的基于地磁傳感器網(wǎng)絡(luò)機動目標識別方法并將其運用到機場場面機動目標識別中，特征參數(shù)豐富，處理數(shù)據(jù)量小，可靠性高。
【專利說明】一種基于地磁傳感器網(wǎng)絡(luò)的機場場面機動目標識別方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及機場管制【技術(shù)領(lǐng)域】，特別是一種機場場面機動目標識別領(lǐng)域的識別方 法。

【背景技術(shù)】
[0002] 由于飛機起降架次及人為錯誤等原因，跑道入侵成為影響機場場面安全的重大隱 患，預(yù)防跑道入侵成為重要問題。跑道入侵防御系統(tǒng)分為目標檢測識別、目標跟蹤及入侵控 制三個部分。目標檢測識別作為系統(tǒng)的監(jiān)視功能部分，通過非協(xié)作式機場場面活動目標的 檢測和識別方法，為跑道入侵防御提供信息支持。
[0003] 目前應(yīng)用于機場目標識別的雷達監(jiān)視技術(shù)和視頻識別技術(shù)，實施工程量大，處理 數(shù)據(jù)復(fù)雜，且視頻識別技術(shù)易受天氣因素影響。基于地磁傳感器的識別技術(shù)處理數(shù)據(jù)簡單， 穩(wěn)定性高。目前，大多數(shù)的目標分類識別研究主要集中在特征提取或者目標識別中，沒有將 檢測方式、特征提取及目標識別及多傳感器數(shù)據(jù)融合有效結(jié)合起來。而應(yīng)用于機場場面的 目標識別方案中，需要考慮機場特殊的環(huán)境因素，選擇一種合理的布置方式及檢測方式，并 在此基礎(chǔ)上提出一套系統(tǒng)的特征提取方法和目標識別方法。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 要解決的技術(shù)問題：針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提出一種基于地磁傳感器網(wǎng)絡(luò) 的機場場面機動目標識別方法，解決現(xiàn)有的機場目標識別中使用的雷達監(jiān)視技術(shù)和視頻識 別技術(shù)所帶來的實施工程量大、處理數(shù)據(jù)復(fù)雜、且視頻識別技術(shù)易受天氣因素影響的技術(shù) 問題。
[0005] 技術(shù)方案：為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：
[0006] 一種基于地磁傳感器網(wǎng)絡(luò)的機場場面機動目標識別方法，在跑道中線上沿跑道中 線所在方向布置至少3組AMR地磁傳感器，每組AMR地磁傳感器中包含2個AMR地磁傳感 器且沿跑道中線所在方向分布；按照以下步驟順序進行識別 ：
[0007] 步驟1、每個AMR地磁傳感器作為單傳感器感知目標的磁信號并提取磁信號的時 域特征和頻域特征共同構(gòu)成目標的軸向信號的全部特征；
[0008] 步驟2、利計算目標的各軸向信號的特征隸屬度，完成單傳感器的單軸向目標識 別；
[0009] 步驟3、將多個單傳感器單軸向的識別結(jié)果進行一級數(shù)據(jù)融合，得到多傳感器的單 軸向識別結(jié)果；
[0010] 步驟4、將多傳感器的單軸向識別結(jié)果進行二級數(shù)據(jù)融合并進行決策，從而得到最 終識別結(jié)果。
[0011] 進一步的，在本發(fā)明的步驟1中，對于提取到的目標的磁信號，首先獲取χ、γ、ζ三 軸的時域部分的目標長度作為唯一時域特征，接著根據(jù)目標長度進行時域信號的規(guī)整，然 后對規(guī)整后的時域信號進行小波多尺度變換，獲得頻域特征，最后把各軸向信號的時域特 征與頻域特征結(jié)合起來共同構(gòu)成目標的各軸向信號的全部特征。
[0012] 進一步的，在本發(fā)明中，步驟2中，將各軸向信號的特征與特征庫的模板類型比 對，利用模式識別方式計算各傳感器各軸向信號特征參數(shù)隸屬度，其對于多特征的目標識 另IJ，能夠?qū)δ繕俗龀鋈嬗行У脑u價。
[0013] 模式識別為現(xiàn)有技術(shù)，具體過程如下：
[0014] 第1步：計算單個傳感器的單個軸向信號特征參數(shù)的對某一個目標模板的隸屬度 函數(shù)；
[0015] 第2步：根據(jù)隸屬度函數(shù)構(gòu)建目標類型綜合隸屬度函數(shù)矩陣；
[0016] 第3步：建立單優(yōu)化模型，獲得該目標模板的特征權(quán)重；
[0017] 第4步：重復(fù)第3步獲得單個傳感器的單個軸向信號的綜合決策向量；
[0018] 第5步：對單個傳感器的單個軸向信號的綜合決策向量歸一化處理得到單個傳感 器的單個軸向信號的識別概率，完成單傳感器單軸向識別。
[0019] 進一步的，在本發(fā)明的步驟，3中，一級數(shù)據(jù)融合的方法如下：利用Lefevre合成規(guī) 則將各單傳感器相同軸向的識別結(jié)果進行數(shù)據(jù)融合，分別獲得多傳感器的X、Y、Z三軸方向 的識別結(jié)果。Lefevre合成規(guī)則的既能合理處理各證據(jù)間的沖突，且融合結(jié)果與證據(jù)合成順 序無關(guān)。
[0020] 進一步的，在本發(fā)明的步驟4中，二級數(shù)據(jù)融合的方法如下：利用加乘綜合法將多 傳感器的X、Y、Z三軸方向的識別結(jié)果進行數(shù)據(jù)融合，三軸向證據(jù)權(quán)重不同，加乘綜合法依 照三個軸向分配權(quán)重進行數(shù)據(jù)融合，使融合結(jié)果更準確。
[0021] 這里的二級數(shù)據(jù)融合方法為現(xiàn)有技術(shù)，具體過程如下：
[0022] 第1步：根據(jù)多傳感器單軸向識別的結(jié)果，分別確定多傳感器的X、Y、Z三軸的證 據(jù)權(quán)重。
[0023] 第2步：利用加乘綜合法融合多傳感器單軸向識別結(jié)果，依據(jù)決策規(guī)則做出決策， 最終得到多傳感器的多軸向目標識別結(jié)果。
[0024] 有益效果：
[0025] 本發(fā)明首次提出一套完整的基于地磁傳感器網(wǎng)絡(luò)的目標識別方法，并將其運用到 機場場面機動目標識別中，并首次提出利用時域與頻域結(jié)合的特征提取方法分別提取地磁 傳感器的三個軸向信號特征，特征參數(shù)豐富，處理數(shù)據(jù)量小，且其檢測方式不易受環(huán)境影 響；
[0026] 根據(jù)AMR地磁傳感器的三軸檢測特性及傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點，利用二次數(shù)據(jù)融合方 式依次融合單傳感器單軸向識別結(jié)果及多傳感器單軸向識別結(jié)果，從而獲得最終識別結(jié) 果，提高目標的分辨能力，減少模糊性。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0027] 圖1是AMR地磁傳感器的布置方式示意圖；
[0028] 圖2是本發(fā)明的總的流程示意圖；
[0029] 圖3是本發(fā)明中單傳感器的目標識別流程示意圖；
[0030] 圖4是本發(fā)明中數(shù)據(jù)融合流程示意圖。

【具體實施方式】
[0031] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作更進一步的說明。
[0032] 本發(fā)明是一種基于地磁傳感器網(wǎng)絡(luò)的機場場面機動目標識別方法，圖1為AMR地 磁傳感器的布置方式示意圖，將三組AMR地磁傳感器依次布置于跑道中線上，每組中包含2 個AMR地磁傳感器，則共有6個AMR地磁傳感器。如圖1所示，AMR地磁傳感器 Sl、AMR地 磁傳感器S2為第一組，且AMR地磁傳感器S1、AMR地磁傳感器S 2之間固定距離為5m，以機場 場面的飛機/車輛等為待識別的目標，如圖1左側(cè)所示。
[0033] 圖2為本發(fā)明的流程圖，具體可包括以下步驟：
[0034] 步驟1、針對每個待識別的目標，每個AMR地磁傳感器作為單傳感器感知目標的磁 信號，先后提取磁信號X、Y、Z三軸的時域特征和頻域特征，把各軸向信號的時域特征與頻 域特征結(jié)合起來共同構(gòu)成目標的各軸向信號的全部特征；
[0035] 步驟2、將目標的各軸向信號的特征與特征庫的模板類型比對，利用模式識別方式 計算目標各軸向信號的特征隸屬度，完成單傳感器的單軸向目標識別；
[0036] 步驟3、將多個單傳感器單軸向的識別結(jié)果利用Lefevre合成規(guī)則進行融合，得到 多傳感器的X、Y、Z三軸各自的識別結(jié)果，即多傳感器單軸向識別結(jié)果；
[0037] 步驟4、確定多傳感器的X、Y、Z三軸各自的識別結(jié)果的權(quán)重，將多傳感器的單軸向 識別結(jié)果利用加乘綜合法進行融合得到多傳感器的多軸向識別結(jié)果，并利用決策規(guī)則進行 決策，從而得到最終識別結(jié)果。
[0038] 圖3為步驟1和步驟2的具體流程示意圖，包括順次執(zhí)行的以下步驟：
[0039] 步驟11 :多個單傳感器都分別測得目標的磁信號，首先對磁信號中的時域信號進 行時域特征提取，具體以第一組AMR地磁傳感器為例，由于AMR地磁傳感器S 1、AMR地磁傳感 器S2之間的距離為I = 5m，目標先后經(jīng)過二者的時間差為Λ t = 0. 58s，并且目標經(jīng)過任意 一個AMR地磁傳感器的時間檢測域?qū)挾葹閠s = 0. 56s，根據(jù)三個軸向的任一軸向的時域信 號可以獲得目標長度Ζ = ·|=4·8η?作為時域特征，依據(jù)目標長度規(guī)整X、Y、Z三個軸向時 At 域信號寬度，使得同長度的目標其時域信號寬度也相同，消除速度對信號檢測寬度的影響。
[0040] 步驟12 :對規(guī)整后的時域信號進行頻域特征提取。AMR地磁傳感器的采樣頻率為 75HZ，以下以AMR地磁傳感器S1為例進行展開。
[0041] 提取AMR地磁傳感器S1的X軸向信號，利用db5小波進行三層信號分解，X軸向 信號總能量值為 < =丨57丨605,并且有< =氏;3 +五：+五么2 + ，其中，X軸向近似信號 能量值盡L3=1558251，X軸向第一層、第二層、第三層小波能量值五&2、五土 3分別為 1182. 835、8865. 24U3216. 532,歸一化X軸向近似信號能量值及各層小波能量值，即將X軸 向近似信號能量值拉3和三層小波能量值#?、每〇 2、分別與X軸向信號總能量砹 作比，得到歸一化X軸向近似信號能量比及三層小波能量比Af ,Df ,Ax，并將其作為X 軸向信號的頻域特征，即
[0042]
[￡(% /￡,f ' …/￡,f ' Zgi, /￡(f ] = [D二…D;' D, ] = [0.00075,
[0043] 結(jié)合時域特征，得到AMR地磁傳感器S1的X軸信號特征為乂)(={4.8,0.00075,0· 00564, 0. 00205, 0. 99150}；
[0044] 步驟13 :由于AMR地磁傳感器為三軸地磁傳感器，重復(fù)步驟12的方法依次提取 AMR地磁傳感器S1的Y、Z兩軸的軸向信號的頻域特征，從而獲得AMR地磁傳感器S1完整的 X、Y、Z三軸信號時域特征及頻域特征。
[0045] 步驟21 :利用模式識別方式識別目標，計算AMR地磁傳感器S1的X軸向目標 信號的隸屬度，得到單傳感器單軸向的識別結(jié)果。特征庫中目標的模板類型集合? = M1, A2, A3, A4, A5, A6, A7, A8, A9，代表了 {:機場引導(dǎo)車，食品升降車，客梯車，行李傳送車，牽引 車，擺渡車，大型飛機，中型飛機，小型飛機，其他}，結(jié)合步驟12得到待測信號X軸信號特征 Xx = R 8, 0· 00075, 0· 00564, 0· 00205, 0· 99150}，已知A1類型所代表的機場引導(dǎo)車的X軸 向模板特征為< =.?.4·5,0.0062,··.0.99135丨，建立隸屬度函數(shù)模型如下：
[0046]

【權(quán)利要求】
1. 一種基于地磁傳感器網(wǎng)絡(luò)的機場場面機動目標識別方法，其特征在于：在跑道中線 上沿跑道中線所在方向布置至少3組AMR地磁傳感器，每組AMR地磁傳感器中包含2個AMR 地磁傳感器且沿跑道中線所在方向分布；按照以下步驟順序進行識別： 步驟1、每個AMR地磁傳感器作為單傳感器感知目標的磁信號并提取磁信號的時域特 征和頻域特征共同構(gòu)成目標的軸向信號的全部特征； 步驟2、計算目標的各軸向信號的特征隸屬度，獲得單傳感器單軸向的識別結(jié)果，完成 單傳感器的單軸向目標識別； 步驟3、將多個單傳感器單軸向的識別結(jié)果進行一級數(shù)據(jù)融合，得到多傳感器的單軸向 識別結(jié)果； 步驟4、將多傳感器的單軸向識別結(jié)果進行二級數(shù)據(jù)融合并進行決策，從而得到最終識 別結(jié)果。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于地磁傳感器網(wǎng)絡(luò)的機場場面機動目標識別方法，其特征 在于：步驟1中，對于提取到的目標的磁信號，首先分別獲取X、Y、Z三軸的時域部分的目標 長度作為唯一時域特征，接著根據(jù)目標長度進行時域信號的規(guī)整，然后對規(guī)整后的時域信 號進行小波多尺度變換，獲得頻域特征，最后把各軸向信號的時域特征與頻域特征結(jié)合起 來共同構(gòu)成目標的各軸向信號的全部特征。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于地磁傳感器網(wǎng)絡(luò)的機場場面機動目標識別方法，其特征 在于：步驟2中，將各軸向信號的特征與特征庫的模板類型比對，利用模式識別方式計算各 傳感器各軸向信號特征參數(shù)隸屬度。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于地磁傳感器網(wǎng)絡(luò)的機場場面機動目標識別方法，其特征 在于：步驟3中，一級數(shù)據(jù)融合的方法如下：利用Lefevre合成規(guī)則將各單傳感器相同軸向 的識別結(jié)果進行數(shù)據(jù)融合，分別獲得多傳感器的X、Y、Z三軸方向的識別結(jié)果。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于地磁傳感器網(wǎng)絡(luò)的機場場面機動目標識別方法，其特征 在于：步驟4中，二級數(shù)據(jù)融合的方法如下：利用加乘綜合法將多傳感器的X、Y、Z三軸方向 的識別結(jié)果進行數(shù)據(jù)融合。
【文檔編號】G08G5/06GK104240542SQ201410446826
【公開日】2014年12月24日 申請日期:2014年9月3日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月3日
【發(fā)明者】湯新民, 吳淼, 沈志遠, 高尚峰 申請人:南京航空航天大學(xué)