[发明专利]一种无人集群目标定位信息的聚类与滤波方法

说明书

本发明公开了一种无人集群目标定位信息的聚类与滤波方法，属于多源数据融合与关联技术领域，对无人集群中的各无人装备的定位数据进行时间基准统一；完成各无人装备的时间基准统一后，对不同无人装备输出的目标定位点进行聚类与滤波，去除虚警的同时，形成聚类圈，完成同一目标不同定位值的聚类；使用聚类中心距离加权完成多个定位值的融合，以实现多源数据空间配准。本发明通过均值漂移聚类的方法，对无人集群中无人装备的位置和定位到目标的位置进行聚类。通过分析虚警出现的特点、各传感器的误差分布，在均值漂移聚类的基础上做了针对性的调整和算法的改进。形成了一个能消除杂波的、能持续跟踪目标的、还能应对多体相遇问题的聚类方法。

技术领域

本发明属于多源数据融合与关联技术领域，更具体地，涉及一种无人集群目标定位信息的聚类与滤波方法。

背景技术

在无人集群综合指控中心中，需要完成无人集群自主定位目标，设定巡逻路径，识别、跟踪、拦截以及攻击目标等内容。其中多个无人装备定位到同一个目标的位置、时间、速度等等信息都有所偏差。在实际实验中，受海杂波影响，部分定位信息为虚警。这些因素导致在指控中心接收到的全部目标定位信息中，往往会出现若干个定位点对应同一个目标，同时又存在若干个定位点是虚警的情况。判断多个定位点是否是同一目标，区分定位点是否是虚警，确定各定位点与敌方目标或我方无人装备的对应关系是难点，这对指控中心感知与解读战场态势产生了极大的挑战。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提出了一种无人集群目标定位信息的聚类与滤波方法，解决无人集群中多无人目标对同一目标多个定位信息的聚类与滤波问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种无人集群目标定位信息的聚类与滤波方法，包括：

对无人集群中的各无人装备的定位数据进行时间基准统一；

完成各无人装备的时间基准统一后，对不同无人装备输出的目标定位点进行聚类与滤波，去除虚警的同时，形成聚类圈，完成同一目标不同定位值的聚类；

使用聚类中心距离加权完成多个定位值的融合，以实现多源数据空间配准。

在一些可选的实施方案中，所述对无人集群中的各无人装备的定位数据进行时间基准统一，包括：

接收无人集群中各无人装备的数据报文，分别获得各无人装备的时戳信息，获取融合程序本地时间作为真实时间；

持续采集若干秒数据，得到各采集样本数据，计算各无人装备时戳与真实时间差值，获得若干组时间差；

计算所有组时间差的均值和方差，将每个无人装备的报文时间与均值相减，完成各无人装备时戳校准。

在一些可选的实施方案中，所述完成各无人装备的时间基准统一后，对不同无人装备输出的目标定位点进行聚类与滤波，去除虚警的同时，形成聚类圈，完成同一目标不同定位值的聚类，包括：

基于上一次的聚类圈使用均值漂移聚类，对距离小于r的聚类圈用k-means进一步聚类，得到原有聚类圈的新位置；

去除已经包含在聚类圈内的定位点，对剩下的定位点再一次使用均值漂移聚类算法进行去重和归并；

得到的聚类圈如果和原有聚类圈的距离大于R，则被判定为新目标，否则被判定为杂波，形成模糊聚类圈，其中，R为无人装备雷达能稳定检测目标的半径，r为目标检测误差范围。

在一些可选的实施方案中，所述使用聚类中心距离加权完成多个定位值的融合，以实现多源数据空间配准，包括：

根据每个定位点相对于聚类圈中心的距离，计算每个定位点权重；

利用权值分别对定位点的航速、位置与时戳进行加权求和，计算融合后目标的位置、时间戳与速度。