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公开(公告)号：CN109358957A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811170449.7
申请日：2018-10-09
申请人： 中国人民解放军海军航空大学 , 北京航空航天大学
摘要： 本发明提供了一种任务驱动的多源信息融合新方法。该方法针对多平台多传感器网络化工作特性，提出一种可根据任务自动调整的多线程信息融合处理机制，首先基于多平台任务规划，通过多目标决策方法实现不同应用任务到态势信息需求的转化映射；然后基于多源综合印证比对，评估传感器实时探测数据质量；并基于传感器网络计算与通信资源配置情况及态势生成质量评估结果，预估当前状态下的信息融合能力；最后，采用多任务动态调度方法生成多约束条件下优化的信息融合线程，且在任务动态多变情况下能够实现对应融合线程的自动匹配调整。该方法能够为多样化任务背景下的多个应用平台生成合理、适用的态势信息提供支撑。
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公开(公告)号：CN109284785A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811170448.2
申请日：2018-10-09
申请人： 中国人民解放军海军航空大学 , 北京航空航天大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明提供了一种基于最小二乘拟合的传感器数据质量评估方法，属于传感器网络信息融合技术领域，涉及多源信息质量估计问题。该方法首先利用获取的所有传感器探测数据拟合目标的真实探测轨迹，然后计算各传感器的探测数据与拟合的目标轨迹之间的平均观测偏差，根据估计偏差大小确定探测数据的准确程度，实现对传感器探测数据的质量评估。该方法有效评价了各传感器探测数据的质量，可根据不同任务按需提供不同质量的探测数据，为进一步实现监视区域内目标的态势按需提取提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN109146334A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811170461.8
申请日：2018-10-09
申请人： 中国人民解放军海军航空大学 , 北京航空航天大学
IPC分类号： G06Q10/06
CPC分类号： G06Q10/06393
摘要： 本发明公开了一种适用于高动态环境的多目标威胁评估方法，涉及传感器网络高层信息融合与决策问题。该方法基于信息熵度量法与动态直觉模糊法对战场目标的属性进行合理赋权，并选取各目标连续多个时刻的属性信息，根据各时刻目标信息在威胁评估中重要程度的不同，采用正态分布法解算目标信息时间序列权值，并根据时间序列权重对多个时刻的目标信息进行综合加权，在此基础上建立动态直觉模糊多目标威胁估计模型，并解算最终动态威胁评估结果，即多目标的威胁程度排序。该方法不仅考虑当前时刻目标信息，而且能够有效融合前序时刻的目标相关信息，从而可以动态反映出连续变化的战场态势，使得高动态环境下的多目标威胁评估效果更加科学合理。
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公开(公告)号：CN109358957B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN201811170449.7
申请日：2018-10-09
申请人： 中国人民解放军海军航空大学 , 北京航空航天大学
摘要： 本发明提供了一种任务驱动的多源信息融合新方法。该方法针对多平台多传感器网络化工作特性，提出一种可根据任务自动调整的多线程信息融合处理机制，首先基于多平台任务规划，通过多目标决策方法实现不同应用任务到态势信息需求的转化映射；然后基于多源综合印证比对，评估传感器实时探测数据质量；并基于传感器网络计算与通信资源配置情况及态势生成质量评估结果，预估当前状态下的信息融合能力；最后，采用多任务动态调度方法生成多约束条件下优化的信息融合线程，且在任务动态多变情况下能够实现对应融合线程的自动匹配调整。该方法能够为多样化任务背景下的多个应用平台生成合理、适用的态势信息提供支撑。
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公开(公告)号：CN115512221A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211161186.X
申请日：2022-09-22
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
摘要： 本发明公开了一种基于GNN的同步航迹鲁棒性关联方法，包括以下步骤：步骤1.获取每个传感器探测到的目标点迹数据，构建航迹图；步骤2.对航迹图利用特征学习网络模型学习，得到目标点迹的嵌入表示向量；步骤3.将同一条目标航迹中点迹的嵌入表示向量按照时间顺序拼接在一起，得到每个传感器对每个目标航迹的嵌入表示向量；步骤4.利用关联判别网络模型判断航迹之间的关联结果。本发明充分考虑目标航迹的结构特点，并充分利用邻近目标航迹的拓扑结构特征，适用范围广、性能稳定性强。
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公开(公告)号：CN115436933A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211158989.X
申请日：2022-09-22
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
摘要： 本发明提供一种基于自报位数据的目标关联跟踪数据集构建方法，根据需要构建的多源目标航迹的传感器来源设置场景参数；从公开的民用AIS数据中提取所需的航迹，统计空间栅格内目标密集程度和机动程度，作为航迹仿真的基础数据库，以CSV格式存为AIS空间编码索引文件，依据空间栅格内目标密集程度和机动程度，从AIS空间编码索引文件中抽取所需栅格的AIS航迹数据；基于抽取的真实航迹，通过坐标平移、随机编批、系统误差生成、随机误差生成、航迹关联映射等处理，构建符合设置场景参数的多个传感器目标航迹数据集。该方法基于公开数据构建统一的、规范的、规模大的高质量数据集，为多源航迹关联深度学习神经网络训练提供基本保障。
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公开(公告)号：CN111487612B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202010309012.8
申请日：2020-04-19
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
摘要： 本发明属于目标跟踪领域中的航迹关联技术，针对存在系统偏差条件下异地配置的雷达和ESM传感器的航迹关联问题，提供了一种基于相干点漂移(Coherent Point Drift,CPD)的航迹抗差关联方法。考虑系统偏差对雷达和ESM参数航迹的影响，使用非线性变换函数描述雷达和ESM的同源航迹点之间的映射关系，将其建模为非刚性配准问题。对雷达和ESM在修正极坐标下的目标点集进行批归一化处理，而后使用CPD方法估计非线性变换函数中的位移函数，得到配准后的点集。最后，使用全局优化和假设检验得到雷达/ESM航迹抗差关联结果，适用于雷达与ESM之间距离较远的情况，对密集目标的关联效果较好。
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公开(公告)号：CN110032214B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201910311840.2
申请日：2019-04-17
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
IPC分类号： G05D1/12
摘要： 本发明属于目标跟踪技术，针对单个载机需要与目标间隔一定距离并持续跟踪目标的问题，提供一种基于矢量场的快速Standoff跟踪方法。考虑传统的基于向量场制导方法收敛到跟踪圆较慢的情况，构建了新的制导函数用来代替原有的制导参数，有效提高了收敛速度。考虑无人机的性能约束，使用离线搜索方法确定制导函数中的参数，从而到达最快的收敛速度并保证能够直接在standoff圆上形成稳定跟踪，避免出现反复波动后才稳定收敛的问题。此外，针对运动目标的standoff跟踪场景，提出了两种解决方案，实际应用时可以根据任务要求选择不同的方案和制导函数。
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公开(公告)号：CN112733963A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110134064.0
申请日：2021-02-01
摘要： 本发明提供了一种通用图像目标分类方法及系统，方法包括：当训练数据集中各类样本是否存在数据不均衡问题时，将所述训练数据集中各类样本依次输入神经网络进行粗调训练，获得神经网络的初始参数；对训练数据集中各类样本内的图像进行扩充，获得扩充数据集；采用批量内均衡方法根据扩充数据集构造多个训练样本列表；将多个所述训练样本列表依次输入到已求出初始参数的神经网络进行微调训练，获得神经网络的最终参数；将待分类图像输入到已求出最终参数的神经网络进行分类，获得初始分类结果；采用阈值移动方法将所述初始分类结果进行阈值移动，获得最终分类结果，进一步提高了类别间样本不均衡条件下的目标分类精度。
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公开(公告)号：CN112711020A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011447013.5
申请日：2020-12-08
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
IPC分类号： G01S13/66
摘要： 本发明公开了一种基于循环阈值距离分割的群目标跟踪方法，该技术属于群目标跟踪技术领域。空间目标群具有空域分布范围小、密集性高、可分性差、目标间相对运动速度低等特点，为了在早期以有限雷达资源解决密集目标连续稳定跟踪问题，本发明在利用距离阈值对群目标测量数据进行分割的基础上，利用循环距离阈值对群边缘目标进行分群判断，补充满足门限要求的目标测量数据到相应目标群内，完成群分割，并计算群分割后相应的群中心位置数据和相应的协方差矩阵，并把这些群中心数据作为测量值进行群关联和群跟踪，通过空间密集目标的群跟踪提升雷达系统对空间多目标的跟踪能力，避免因目标数量超出数据处理中心处理极限而出现跟踪饱和等问题。
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