[发明专利]一种可信度传播网络指引的多源轨迹关联方法

权利要求书

1.一种可信度传播网络指引的多源轨迹关联方法，其特征在于，包括：

预处理步骤；对读入的、包括多传感器采集的多信号源轨迹信息进行预处理后，将按照时刻排序的轨迹点信息分别存储到与信号源对应的时序轨迹库中；

多源轨迹关联步骤；根据异源时空联合约束匹配条件，对来自不同时序轨迹库中的轨迹进行匹配，得到多源轨迹关联对作为多源轨迹关联结果；

中断轨迹关联步骤；对同一时序轨迹库中轨迹进行期望时间长度的轨迹预测；根据同源时空联合约束匹配条件，对预测后的轨迹进行匹配，得到同源轨迹的中断轨迹关联对，作为中断轨迹关联结果；

轨迹增强关联步骤；基于多源轨迹和中断轨迹的关联结果构建可信度传播轨迹关联网络，通过网络节点之间连边的传递性，实现对轨迹的增强关联；

所述轨迹增强关联步骤具体包括：

步骤S4-1、根据多源轨迹和中断轨迹的关联结果构建基于目标的可信度传播轨迹的初始关联网络模型；

所述基于目标的可信度传播轨迹的初始关联网络模型中，由多个轨迹点组成的轨迹记作，其中s表示信号源，l表示轨迹标号,并将轨迹抽象为节点v；轨迹之间的多源关联关系抽象为双向连边，中断关联关系抽象为单向连边，将连边记为e；节点v的集合V和连边e的集合E构建有向图G（V，E）；

步骤S4-2、根据初始关联网络模型中的节点和连边确定目标的邻接矩阵；

在邻接矩阵中，当初始关联网络模型中两节点之间存在连边时，边权记为1，否则边权为0；

步骤S4-3、将邻接矩阵与其转置后的矩阵求和得到对称的特征矩阵；

步骤S4-4、对特征矩阵中上三角位置处的各元素进行遍历，对于元素值为0所在位置所对应的两条航迹进行补关联，得到增强关联的特征矩阵，根据增强关联的特征矩阵修改目标的邻接矩阵；

步骤S4-4中进行补关联的判别方法，包括：

当特征矩阵中元素时，其中，p行对应的轨迹为，q列对应的轨迹为，若，两轨迹来自同一信号源，进行中断补关联判别：

，

若，两轨迹来自不同信号源，进行多源补关联判别：

，

其中，为轨迹开始时间，为轨迹结束时间，为轨迹开始时间，为轨迹结束时间，为中断时间间隔阈值；为异源轨迹相交时间阈值；

步骤S4-5、根据轨迹与实体目标对应的唯一性，将包括相同轨迹的不同初始关联网络模型进行合并与邻接矩阵的扩充，得到增强后的目标的多源轨迹关联；

所述步骤S4-5包括：

1）根据轨迹与实体目标对应的唯一性，将包括相同轨迹的不同关联网络模型进行有向图合并；

2）根据合并后的有向图进行目标的邻接矩阵的扩充；得到扩充的邻接矩阵；

3）将扩充的邻接矩阵与其转置后的矩阵求和得到对称的扩充特征矩阵；

4）对扩充特征矩阵中上三角位置处的没有进行过补关联的各元素进行遍历，对于元素值为0对应的两条航迹进行补关联，得到增强关联的新扩充特征矩阵，根据增强关联的扩充特征矩阵修改目标的邻接矩阵得到增强邻接矩阵；通过所述增强邻接矩阵中元素来表示目标轨迹的增强关联关系。

2.根据权利要求1所述的可信度传播网络指引的多源轨迹关联方法，其特征在于，

所述预处理步骤具体包括：

S1-1、根据读入的、多信号源轨迹点信息的属性数据将读入的轨迹点存储到与信号源所对应的时序轨迹库中；

所述多信号源轨迹点信息的属性数据包括信源号、轨迹标号、时间、经度、纬度、航速和航向；

S1-2、对于每个时序轨迹库中由同一轨迹标号的轨迹点形成的轨迹进行异常离群点去除；

S1-3、对去除离群点的轨迹数据进行平滑去噪。