[发明专利]基于虚假点消除的角度冗余数据关联方法、被动定位系统

说明书

本发明属于多传感器、多目标下的数据融合技术领域，公开了一种基于虚假点消除的角度冗余数据关联方法、被动定位系统，所述基于虚假点消除的角度冗余数据关联方法消除虚假点、构造备选集；求解备选集对应的交叉点坐标；精简关联集；求解冗余站与交叉点新测向角；求解代价函数，完成关联匹配。本发明采用对多传感器、多目标的测量数据，利用预关联，消除部分虚假点、构造备选集，进而利用第三站角度冗余信息，求解代价函数，完成数据关联；利用预关联，消除部分虚假点、构造备选集的设计，排除了部分干扰关联组合，提高了关联准确率。

技术领域

本发明属于多传感器、多目标下的数据融合技术领域，尤其涉及一种基于虚假点消除的角度冗余数据关联方法、被动定位系统。

背景技术

目前，业内常用的现有技术是这样的：对于被动定位系统，需要多个测量传感器才能对空间的目标进行定位。而在多目标环境下，由于各测量站无法对目标进行独立定位，所以无法像主动传感器那样完成目标的数据关联。因此被动定位系统首先要解决的就是各个测量站的数据是否来源于同一个目标，把属于同一个目标的测量数据组合起来，完成数据关联。现有技术一提出了基于残差的数据关联算法，该算法对可能的关联组合进行遍历处理，时间复杂度较高，关联准确率较低，不满足实际工程需要。现有技术二提出了基于视线距离的数据关联算法，该算法对可能的关联组合集合做了精简，但是仅仅是基于传感器侦测范围对关联集合做精简，过于简单。现有技术三提出了基于角度冗余信息的虚假点消除算法，该算法利用冗余信息进行数据关联，消除了部分虚假点，提高了关联准确率，但是虚假点数量仍然很庞大，关联准确率不是很理想。

综上所述，现有技术存在的问题是：现有技术的虚假点数量较多，关联集中干扰关联组合太多，导致关联准确率低。

解决上述技术问题的难度和意义：数据关联过程是确定传感器接收到的量测信息和目标对应关系的过程。这是数据融合系统最核心的内容。只有量测信息与目标的正确关联，才能保证我们得到的关于目标的信息是准确的，进而保证数据融合系统的可靠性。虚假点数量太多，所以需要进一步消除虚假点。但是在消除虚假点的过程中，可能会把正确关联组合删除，导致关联不匹配，这是最大的难点。因此提出一种新的方法，在保证关联准确率的前提下，进行虚假点消除。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于虚假点消除的角度冗余数据关联方法、被动定位系统。

本发明是这样实现的，一种基于虚假点消除的角度冗余数据关联方法，所述基于虚假点消除的角度冗余数据关联方法采用对多传感器、多目标的测量数据，利用预关联，消除部分虚假点、构造备选集；利用第三站角度冗余信息，求解代价函数，完成数据关联；利用预关联，消除部分虚假点、构造备选集，排除部分干扰关联组合。

进一步，所述基于虚假点消除的角度冗余数据关联方法包括以下步骤：

步骤一，任选两部传感器，进行虚假点消除，构造完备集；

步骤二，求解备选集对应的交叉点坐标；

步骤三，精简关联集，

步骤四，求解冗余站与交叉点新测向角；

步骤五，求解代价函数，完成关联匹配。

进一步，所述步骤一具体包括：

(1)任选两部传感器i₁与i₂，计算两部传感器任意两个测量之间的视线距离i₁≠i₂，j₁、j₂＝1,2,...N。j₁、j₂分别表示第i₁部传感器和第i₂部传感器的测量数据编号；