[发明专利]一种基于动态剪裁配置知识的目标平台快速识别方法

摘要

本发明公开了一种基于动态剪裁配置的目标平台快速识别方法，针对目标平台种类繁多情形下已有信息熵平台识别算法处理运算量过大无法实现快速自动处理问题，通过动态重构剪裁配置知识及构建局部信息熵，针对每次识别处理可直接大幅度缩减关联决策矩阵维数，从而实现目标平台种类繁多情形下的平台快速自动识别处理。

主权项

1.一种基于动态剪裁配置知识的目标平台识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、接收输入的当前任务号下批量辐射源型号或类型识别结果及基于定位辅助信息的航迹关联预处理结果；其中，辐射源型号或类型识别结果包括辐射源型号或类型名称及识别置信度；航迹关联预处理结果包括哪几个辐射源可关联到同一平台上；获得已有的辐射源平台配置知识库模板矩阵，其维数为M×N，N为平台配置知识库中统计的最大平台数目，M为统计的所有平台可能配置的辐射源型号或类型数目；在接收的辐射源型号或类型识别结果和基于定位辅助信息的航迹关联预处理结果中，整理得到关联到每一个平台上所有的辐射源，并确定数目；令关联到第i个平台的辐射源数目用m_i表示；i＝1,2,...,L，L表示航迹关联预处理结果中关联到的所有平台的数量；然后在辐射源平台配置知识库模板矩阵中找到该m_i个辐射源可能配属的所有平台，数目用n_i表示；则得到第i个关联的平台对应的剪裁矩阵A_i，剪裁矩阵A_i的维数为m_i×n_i；遍历所有关联的平台，得到各个关联的平台对应的剪裁矩阵A_i，i＝1,2,...,L；剪裁矩阵A_i中各元素表示第j型辐射源相对于第k种平台的装配情况，根据辐射源平台配置知识库，若第j型辐射源配属在第k种平台上，则A_i的第j行第k列元素a_jk赋值为1，否则赋值为0；j＝1,2,...m_i k＝1,2,...n_i；步骤2、根据步骤1得到的每组动态剪裁配置知识矩阵A_i重构局部关联决策矩阵R_i，具体为：局部关联决策矩阵R_i中各元素r_jk赋值方法如下：若A_i的第j行第k列元素a_jk值为1，则R_i的相应位置元素r_jk赋值为第j个辐射源类型或型号的识别置信度μ_j；若a_jk值为0，,则r_jk赋值为0；步骤3，根据步骤2得到的每组局部关联决策矩阵R_i进行各型辐射源局部信息熵h_j及局部熵权ω_j的计算，具体为：首先，对第j型辐射源，其局部信息熵h_j的计算方法为：其中，然后，将第j型辐射源的局部信息熵h_j转化为其局部熵权ω_j，采用如下计算公式：最后遍历各型辐射源计算局部熵权获得局部熵权向量步骤4，根据步骤3得到的局部熵权向量对步骤2获得的局部关联决策矩阵R_i调整，得调整的局部关联决策矩阵步骤5，根据步骤4获取的调整后局部关联决策矩阵计算第k种平台的综合决策值，遍历各列获得n_i个平台综合决策值，其计算采用如下公式：步骤6，依据步骤5的n_i个平台综合决策值，具有最大综合决策值的平台为识别出的关联目标平台；步骤7，由局部熵权向量及辐射源型号识别置信度μ_j计算转化的关联目标平台识别置信度m_p：其中，称为第j型辐射源的置信度传递权值；步骤8，对步骤1获取的每个剪裁矩阵执行步骤2～步骤7，记录每个剪裁矩阵经处理之后的目标平台识别结果，包含识别的目标平台种类或类型名称、平台识别置信度，直至L个剪裁矩阵处理完毕，最终形成目标平台识别结果列表。