[发明专利]一种多传感器数据融合方法

说明书

本发明公开了一种多传感器数据融合方法，通过粗聚类和细聚类去除脏数据并将可信度较高的数据进行关联，然后对同一个簇内的目标数据，进行时空对准，对时空对准后的目标数据进行同一性判定，将不满足同一性的目标数据从簇中删除，最后将簇中同一性判定通过的目标数据进行融合。实现了多个传感器多个目标的数据融合，减少时空对准和同一性判定的计算量，有效提高了数据融合的精度，避免较大误差。

技术领域

本申请属于数据融合技术领域，尤其涉及一种多传感器数据融合方法。

背景技术

数据融合是通过获取探测系统中多个传感器的资源数据，对系统的各类观测目标信息进行合理支配与使用，将空间和时间上的互补信息依据优化准则组合起来，达成对事物和事态的一致性解释和描述，并将融合后的目标信息发送给上层业务系统进行感知分析、威胁性分析。

现有技术是基于多个传感器上报的目标数据进行数据融合，若传感器上报为点迹时则无法自动建航后进行融合。本申请数据融合的思想是以某一个传感器上报的目标信息为基准将其他传感器上的同一个目标信息进行融合。

发明内容

本申请的目的是提供一种多传感器数据融合方法，实现了多个传感器对不同的目标进行数据融合。

为了实现上述目的，本申请技术方案如下：

一种多传感器数据融合方法，包括：

对于各个传感器采集的目标数据，先将同一传感器采集的同一个目标的目标数据进行关联，然后对不同传感器下所有目标数据根据测度特征进行聚类分簇，并根据与簇心的距离选择预设数量的目标数据进行关联，去除簇类其他目标数据；

对于同一个簇内的目标数据，进行时空对准；

对时空对准后的目标数据进行同一性判定，将不满足同一性的目标数据从簇中删除；

将簇中同一性判定通过的目标数据进行融合。

进一步的，所述对于同一个簇内的目标数据，进行时空对准，包括时间对准和空间对准。

进一步的，所述时间对准，包括：当簇中目标数据数量少于预设数量时采用线性插值法将目标数据对准在各个时间片上；当簇中目标数据数量不少于预设数量时，采用最小二乘法将目标数据对准在各个时间片上。

进一步的，所述时间对准，以高数据率目标数据推算低数据率的目标数据。

进一步的，所述空间对准，包括：选择一个基准坐标系，将不同平台的异类传感器目标数据统一转换为基准坐标系。

进一步的，所述基准坐标系为地心惯性坐标系。

进一步的，所述对时空对准后的目标数据进行同一性判定，包括：

计算同一个簇内目标数据的加权平均欧式距离，计算公式如下：

上式中：distance即为所求的加权平均欧式距离，k表示传感器发送的目标数据点数，longitude₁表示簇心纬度，latitude₁表示簇心经度，height₁表示簇心高度，longitude₂表示目标数据纬度，latitude₂表示目标数据经度，height₂表示目标数据高度；

将加权平均欧式距离大于预设距离阈值的目标数据从簇中删除。

本申请提出的一种多传感器数据融合方法，通过粗聚类和细聚类去除脏数据并将可信度较高的数据进行关联，然后对同一个簇内的目标数据，进行时空对准，对时空对准后的目标数据进行同一性判定，将不满足同一性的目标数据从簇中删除，最后将簇中同一性判定通过的目标数据进行融合。