[发明专利]基于证据推理的航迹航路分类方法

说明书

技术领域

航迹分类的主要任务是将航迹分为航路目标航迹与非航路目标航迹，是对跟踪器输出的航迹进行后处理的过程。航迹分类可以为显控台操作员提供目标威胁度的判断依据，减轻其工作负担，并辅助态势评估，增强对态势的把握。

背景技术

有关目标检测、目标跟踪问题已有大量的研究，但是针对航迹航路分类问题的研究并不多见。程铭（飞行计划和雷达航迹关联目标识别算法[J].四川兵工学报,2010,31(5):107-109.）通过提取偏航、时差，高度等相关因子计算航迹与飞行计划的相关度，提出了飞行计划和航迹相关算法，但针对的是精度较高的常规雷达。对于低信噪比的雷达系统，M.Oxenham（Automatic Air Target to Airline Association[C].The3th International Conference on Information Fusion,2000.）将位置作为统计量，提出了基于假设检验的航迹-航路相关方法，但仅限于单航迹-单航路情形，且并未给出算法验证结果。上述的这些航迹航路相关算法，都是在概率框架下基于贝叶斯理论的。而复杂环境下的目标跟踪面临的低信噪比等问题是造成数据不一致，冲突的来源，使用概率框架下的航迹航路分类只能将航迹分为航路目标和飞航路目标，存在分类风险。本发明是在证据推理框架下建立航迹航路相关模型，首先给出了基于概率分布函数的距离、航向基本值置信指派以及基于线性函数的弦长基本置信指派的构造方法。考虑到低信噪比下所构造的证据存在高冲突，不确定，采用基于证据距离和矛盾因子证据组合法进行多证据组合，进而进行分类判决。

发明目的

本发明的目的是解决概率框架下的航迹航路相关不能有效处理低信噪比跟踪系统中存在的高冲突以及不确定性的问题，采用在证据推理框架下建立航迹航路相关模型的方法，给出了基于概率分布函数的距离、航向基本值置信指派以及基于线性函数的弦长基本置信指派的构造方法，并采用基于证据距离和矛盾因子证据组合法在各个时刻对这三个证据进行融合。从而实现低信噪比跟踪系统下的航迹航路的分类，为航迹航路相关研究提供参考价值。

发明内容

为了实现上述发明目的，本发明以低信噪比跟踪系统下航迹航路相关为应用背景，提出了基于证据推理的航迹航路相关方案。本发明方案的优点是在低信噪比跟踪系统下，提高了相关正确率，并提出了不可分的概念，并给出了不可分率的度量，对于低信噪比跟踪系统下态势评估具有非常重要的意义。

一种基于证据推理的航迹航路分类方法，包括以下步骤：

第一步，建立航迹航路相关模型；

所述的建立航迹航路相关模型包括以下步骤：

A1、首先在雷达地理坐标系中建立航路的平面模型；

B1、假设目标在航路上，那么目标状态在位置和航向上严格受航路约束，由此得到航迹点满足的方程及其统计特性；

C1、假设目标沿着航路飞行，得到航迹点满足的方程及其统计特性；

第二步，多特征指派；

所述的多特征指派包括以下步骤：

A2、通过概率函数的方法，得到航迹点在距离因子上属于航路的置信度，归一化后，得到航迹点在距离因子上的基本置信指派；

B2、通过计算航迹点处的椭圆波门，利用线性函数的方法构造在弦长因子上的基本置信指派；

C2、通过概率函数的方法，得到航迹点在航向因子上属于航路的置信度，归一化后，得到航迹点在航向因子上的基本置信指派；

第三步，融合分类；

所述的多特征指派包括以下步骤：

A3、采用基于证据距离和矛盾因子的证据组合法，对三个因子的基本置信指派进行融合，得到最终航迹属于航路的置信值；

B3、根据制定的三个准则：目标类别应具有最大的决策函数值，目标类别的决策函数值与其它类别的决策函数值的差值大于某一阈值，不确定性决策函数值必须小于某一阈值，来最终决策航迹是否属于航路目标。并规定，如果不符合上述三个准则的决策，那么此次风险较大，即此航迹是不可分的；

C3、在一次航迹航路相关过程中，通过统计各个时刻的判决结果，可以得到各个判决结果出现的比例。其中，我们定义不可分决策结果的出现比例为不可分率，其代表的决策的风险程度，如果其值大于0.5，则需要人工干预；决策结果错误的比例为误分率。