一种基于信息融合周期的多源异构信息关联方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113989602A(43)申请公布日2022.01.28(21)申请号202111299108.1(22)申请日2021.11.04(71)申请人四川九洲电器集团有限责任公司地址621000四川省绵阳市科创园区九华路6号(72)发明人高晓利李捷王维赵火军唐培人(74)专利代理机构北京天达知识产权代理事务所(普通合伙)11386代理人王首峰(51)Int.Cl.G06V10/80(2022.01)G06V10/762(2022.01)权利要求书3页说明书10页附图2页(54)发明名称一种基于信息融合周期的多源异构信息关联方法(57)摘要本发明涉及一种基于信息融合周期的多源异构信息关联方法，属于信息融合技术领域，解决了现有密集目标分叉和交叉运动下关联错误的问题。包括接收多个不同类型传感器的多源信息；将同类型传感器包含多条数据的多源信息加入待聚类集合，其他多源信息加入初步聚类集合；对待聚类集合进行聚类，每类中距离聚类中心最近的多源信息加入初步聚类集合，每类中其他多源信息放入缓存区，未归为任一类的标记为离散点存入历史库；基于身份信息和动态信息得到初步聚类集合和历史库中的关联数据对；将缓存区中与初步聚类集合的多源信息属于同一信息融合周期同类的多源信息均加入关联数据对，得到关联结果。实现了密集目标中多源异构信息的准确关联。CN113989602ACN113989602A权利要求书1/3页1.一种基于信息融合周期的多源异构信息关联方法，其特征在于，包括如下步骤：接收多个不同类型传感器的多源信息，包括身份信息和动态信息；根据信息融合周期，将同类型传感器包含多条数据的多源信息加入待聚类集合，其他多源信息加入初步聚类集合；对待聚类集合进行聚类，每类中距离聚类中心最近的多源信息加入初步聚类集合，每类中其他多源信息放入缓存区，未归为任一类的多源信息标记为离散点存入历史库；基于身份信息和动态信息，得到初步聚类集合中的多源信息和历史库中的多源信息的关联数据对；根据关联数据对中的初步聚类集合的多源信息，将缓存区中与其属于同一信息融合周期同类的多源信息均加入关联数据对，每组关联数据设置相同的航迹号，得到关联结果。2.根据权利要求1所述的基于信息融合周期的多源异构信息关联方法，其特征在于，所述基于身份信息和动态信息，得到初步聚类集合中的多源信息和历史库中的多源信息的关联数据对，包括：先基于相同的身份信息，识别出初步聚类集合中的多源信息和历史库中的多源信息的关联数据对，再基于动态信息，对初步聚类集合中剩余的多源信息和历史库中剩余的多源信息进行关联，其中，再基于动态信息，对初步聚类集合中剩余的多源信息和历史库中剩余的多源信息进行关联，包括：根据预置的动态信息关联门限，从所述历史库中剩余的多源信息中获取候选历史点迹；基于动态信息，计算初步聚类集合中剩余的多源信息与候选历史点迹中多源信息的关联波门，并根据关联波门识别出初步聚类集合中剩余的多源信息与候选历史点迹中多源信息的关联数据对。3.根据权利要求2所述的基于信息融合周期的多源异构信息关联方法，其特征在于，所述对待聚类集合进行聚类，包括：先基于相同的身份信息，识别出同一信息融合周期内同类的多源信息，并以信息融合周期作为聚类中心，再对待聚类集合中剩余的多源信息进行聚类；其中，对待聚类集合中剩余的多源信息进行聚类，包括：遍历待聚类集合中剩余的多源信息，依次确定多个聚类中心和信息集合；计算每类信息集合中多源信息的平均值；计算每条多源信息与每类信息集合中多源信息的平均值的误差平方和，作为聚类准则函数值；当聚类准则函数值小于预置的误差阈值，或者相邻两次获取的聚类准则函数值之差小于误差阈值，退出迭代，否则返回确定新的聚类中心和信息集合。4.根据权利要求3所述的基于信息融合周期的多源异构信息关联方法，其特征在于，所述遍历待聚类集合中剩余的多源信息，依次确定多个聚类中心和信息集合，包括：从待聚类集合中剩余的多源信息中选择一条多源信息作为初始中心，根据预置的初始距离阈值，获取与初始中心的欧式距离小于初始距离阈值的多源信息作为待选集合，依次选取待选集合中的每条多源信息，计算与其欧式距离小于初始距离阈值的多源信息数量，取数量最大的多源信息作为第一个聚类中心，与第一个聚类中心的欧式距离小于初始距离阈值的多源信息作为第一类信息集合；依次计算除第一类信息集合之外的多源信息与第一个聚类中心的欧式距离，选择距离2CN113989602A权利要求书2/3页最大的多源信息作为第二个聚类中心，若最大距离大于预置的最小距离，取最大距离与初始距离阈值的差作为第二聚类距离，获取与第二个聚类中心的欧式距离小于第二聚类距离的多源信息作为第二类信息集合；以此类推，计算出第m个聚类中心，直