CN109034629A - 一种评价指控***多元信息融合性能的分析方法和*** - Google Patents
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Abstract
本申请实施例中提供了一种评价指控***多元信息融合性能的分析方法,该方法的步骤包括:S1、基于预设参数,将多个信息源上报目标的目标特性信息与目标特性库中的信息进行匹配,确定目标特性信息的属性;S2、基于信息源之间的空间位置和目标特性信息的属性,确定信息关联的正确性;S3、基于航迹置信区间,对关联正确的综合航迹进行评价,确定信息融合的精度。本申请所述技术方案能够在无真值的条件下,对指控***多元信息融合的性能进行了评价,能够有效帮助定位信息融合模型的缺陷,指引模型的改进方向。
Description
技术领域
本申请涉及数据分析领域,特别涉及一种在无真值的条件下,利用试验数据的多元信息(红外和雷达探测信息),评价指控***信息融合的性能,进而定位信息融合模型缺陷,指引模型改进方向的数据分析方法。
背景技术
在指控***中,对于多个信息源观测生成的航迹信息,信息融合需要将这些航迹信息进行准确的关联,融合生成综合航迹,以产生统一的空情态势,对于信息融合性能的评价,需要借助对试验数据的分析来实现。
在常规的数据分析方法中,都需要通过比较测量值与真值来验证模型的精度和正确性,分析的前提是必须要有真值,但大多数情况下可能无法获取到真值数据,传统的分析方法便无法处理这些数据。
发明内容
为解决上述问题之一,本申请提供了一种在无真值的条件下,利用试验数据的多元信息(红外和雷达探测信息),评价指控***信息融合的性能,进而定位信息融合模型缺陷,指引模型改进方向的数据分析方法。
根据本申请实施例的第一个方面,提供了一种评价指控***多元信息融合性能的分析方法,该方法的步骤包括:
S1、基于预设参数,将多个信息源上报目标的目标特性信息与目标特性库中的信息进行匹配,确定目标的属性;
S2、基于信息源之间的空间位置和目标的属性,确定信息关联的正确性;
S3、基于航迹置信区间,对关联正确的综合航迹进行评价,确定信息融合的精度。
优选地,所述基于预设参数,将多个信息源上报目标的目标特性信息与目标特性库中的信息进行匹配,确定目标的属性的步骤之前包括:
获取试验数据和目标特性数据库的数据信息。
优选地,所述预设参数包括:信息源i的位置测量误差,速度测量误差和航迹关联距离门限。
优选地,所述步骤S1中,若匹配成功,则将目标标记为对应属性;若匹配失败,则将目标的属性标记为未知。
优选地,所述步骤S2包括:
遍历某一信息源上报的目标,获取属性确定的目标;
以该信息源为基准,筛选出其他信息源中与该信息源中某一确定属性的目标距离在以内的目标;
将多个信息源中与基准信息源中该确定属性的目标属性相同,且与确定属性的目标在距离范围内的目标,作为同一目标,并以此作为航迹关联的正确结果;
将该结果与预先构建的信息融合模型进行关联结果比对,确定信息关联的正确性。
优选地,所述基于航迹置信区间,对关联正确的综合航迹进行评价,确定信息融合的精度的步骤包括:
利用关联正确的信息源上报目标的位置和速度信息与设定的测量误差,计算位置和速度的99%置信区间;
将两组置信区间的交集作为真值的区间范围,
将预先构建的信息融合模型计算出的该信息源上报目标的位置和速度减去真值区间的端点值,获得融合误差最大值;
利用融合误差的最大值,确定信息融合精度。
根据本申请实施例的第二个方面,提供了一种评价指控***多元信息融合性能的分析***,该***包括:
匹配模块,基于预设参数,将多个信息源上报目标的目标特性信息与目标特性库中的信息进行匹配,确定目标的属性;
关联性判断模块,基于信息源之间的空间位置和目标的属性,确定信息关联的正确性;
分析模块,基于航迹置信区间,对关联正确的综合航迹进行评价,确定信息融合的精度。
优选地,该***还包括:获取模块,用于获取试验数据和目标特性数据库的数据信息。
优选地,所述关联性判断模块具体执行如下步骤:
遍历某一信息源上报的目标,获取属性确定的目标;
以该信息源为基准,筛选出其他信息源中与该信息源中某一确定属性的目标距离在以内的目标;
将多个信息源中与基准信息源中该确定属性的目标属性相同,且与确定属性的目标在距离范围内的目标,作为同一目标,并以此作为航迹关联的正确结果;
将该结果与预先构建的信息融合模型进行关联结果比对,确定信息关联的正确性。
优选地,所述分析模块具体执行如下步骤:
利用关联正确的信息源上报目标的位置和速度信息与设定的测量误差,计算位置和速度的99%置信区间;
将两组置信区间的交集作为真值的区间范围,
将预先构建的信息融合模型计算出的该信息源上报目标的位置和速度减去真值区间的端点值,获得融合误差最大值;
利用融合误差的最大值,确定信息融合精度。
本申请所述技术方案首先通过利用信息源上报的多元信息对目标属性进行判断,然后根据目标属性和空间距离计算出关联的正确结果,以此评价信息关联的正确性,再根据各个信息源航迹的位置、速度置信区间的交集确定了真值的区间范围,以此计算出信息融合误差的最大值,在无真值的条件下,对指控***多元信息融合的性能进行了评价,能够有效帮助定位信息融合模型的缺陷,指引模型的改进方向。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1示出本申请所述数据分析方法的示意图。
具体实施方式
为了使本申请实施例中的技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图对本申请的示例性实施例进行进一步详细的说明,显然,所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例,而不是所有实施例的穷举。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
本方案的核心思路是利用指控***接入多元信息的特点,在无真值的条件下,对试验数据进行分析,以评价信息融合的性能,进而对信息融合模型的缺陷进行定位,指引模型改进方向的目的。
实施例1
如图1所示,本实例公开了一种评价指控***多元信息融合性能的分析方法,该方法的步骤包括:
S1、基于预设参数,将多个信息源上报目标的目标特性信息与目标特性库中的信息进行匹配,确定目标的属性。
该步骤中,可以依据人工指定、试验标校数据、***设计指标等先验知识设置信息源i的位置测量误差速度测量误差航迹关联距离门限△P;优选地,依据的优先级为人工指定>试验标校数据>***设计指标的原则进参数设置。该步骤中,根据多个信息源上报的各个目标的目标特性信息,比如红外信息源上报的红外辐射强度,雷达上报的RCS(雷达散射截面),微动周期,宽带信息、识别概率等,与目标特性库中的数据信息进行匹配,对上报目标的属性进行判断,如不能确定目标属性则判定为未知。
S2、基于信息源之间的空间位置和目标的属性,确定信息关联的正确性。
该步骤中,指定某一个信息源为基准(指定准则可以将***精度作为选定因素),遍历该信息源上报的目标,获取属性确定的目标,对于属性判定未知的目标则不进行分析;以某一属性确定的目标为参照,找出与该目标距离在△P以内的其他信息源的目标,将其他信息源中目标属性相同且与基准信息源航迹距离最近的目标作为同一个目标,此结果作为航迹关联的正确结果,与信息融合模型的关联结果进行对比,评价信息关联的正确性。
S3、基于航迹置信区间,对关联正确的综合航迹进行评价,确定信息融合的精度。
对于关联正确的综合航迹,根据关联正确的信息源上报的位置信息pi、速度信息vi和设定的测量误差,计算位置、速度99%置信区间,为 这些置信区间的交集则为真值的区间范围,将预先构建的信息融合模型计算出的位置、速度减去真值区间的端点值,所得差值的绝对值的最大值作为融合误差的最大值,以此评价信息融合的精度。
本实施例中进一步公开了一种评价指控***多元信息融合性能的分析***,该***包括:
获取模块,用于获取试验数据和目标特性数据库的数据信息。
匹配模块,基于预设参数,将多个信息源上报目标的目标特性信息与目标特性库中的信息进行匹配,确定目标的属性。
关联性判断模块,基于信息源之间的空间位置和目标的属性,确定信息关联的正确性;其中,所述所述关联性判断模块具体执行如下步骤:遍历某一信息源上报的目标,获取属性确定的目标;以该信息源为基准,筛选出其他信息源中与该信息源中某一确定属性的目标距离在以内的目标;将多个信息源中与基准信息源中该确定属性的目标属性相同,且与确定属性的目标在距离范围内的目标,作为同一目标,并以此作为航迹关联的正确结果;将该结果与预先构建的信息融合模型进行关联结果比对,确定信息关联的正确性。
分析模块,基于航迹置信区间,对关联正确的综合航迹进行评价,确定信息融合的精度。其中,所述分析模块具体执行如下步骤:利用关联正确的信息源上报目标的位置和速度信息与设定的测量误差,计算位置和速度的99%置信区间;将两组置信区间的交集作为真值的区间范围,将预先构建的信息融合模型计算出的该信息源上报目标的位置和速度减去真值区间的端点值,获得融合误差最大值;利用融合误差的最大值,确定信息融合精度。
本申请所述技术方案首先通过利用信息源上报的多元信息对目标属性进行判断,然后根据目标属性和空间距离计算出关联的正确结果,以此评价信息关联的正确性,再根据各个信息源航迹的位置、速度置信区间的交集确定了真值的区间范围,以此计算出信息融合误差的最大值,在无真值的条件下,对指控***多元信息融合的性能进行了评价,能够有效帮助定位信息融合模型的缺陷,指引模型的改进方向。
实施例2
本实施例提供了一种用于评价指控***多元信息融合性能的数据分析方法。该方法通过设定分析参数,利用多元信息的目标属性判断,确定信息源上报目标的属性;基于空间位置和目标属性对信息关联的正确性进行评价,最后基于航迹置信区间的信息融合精度评价,从而对信息融合模型的缺陷进行定位,进一步改进信息融合模型。具体的,该方法的步骤如下:
1、读取试验数据,包括航迹关联关系、综合航迹、信息源航迹、目标红外辐射强度、RCS、微动周期、宽带像、识别概率等,读取目标特性数据库的数据信息;
2、设置信息源i的位置测量误差σpi、速度测量误差σvi、航迹关联距离门限△P,设置依据为人工指定或试验标校数据或***设计指标,依据的优先级为人工指定>试验标校数据>***设计指标;
3、根据信息源上报的各个目标的目标特性信息,比如红外信息源上报的红外辐射强度,雷达上报的RCS(雷达散射截面),微动周期,宽带信息、识别概率等,与目标特性库进行匹配,对上报的目标属性进行判断,如不能确定目标属性则判定为未知,其中雷达上报的信息中,宽带信息指目标散射点个数、散射点强度、散射点分布、目标尺寸等信息,由于不同目标的RCS、微动周期、宽带信息等有明显差距,可以通过时间序列图进行区分,当这三个信息不可用时使用识别概率进行判断,识别概率只能判断目标是否为某一特定属性。
4、选择精度最高的信息源i,遍历其属性判断明确的目标,以第m批目标为例,记为Tarim,计算Tarim与其他信息源航迹的空间距离,找出距离小于△P的航迹,以信息源j为例,j上报的航迹中与Tarim距离小于△P的航迹集合为{Tarjn1,Tarjn2L Tarjnk},取出集合中与Tarim距离最近的航迹Tarjnk,记Tarjnk作为信息源j与信息源i的Tarim航迹关联的正确结果,其他信息源以此类推,最终找出航迹关联的正确结果,与信息融合模型的关联结果对比,评价关联的正确性。
5、选取关联正确的综合航迹,记为m,与m关联的信息源航迹记为{Tari,TarjLTarl},根据每个Tari的位置信息pi、速度信息vi和已设定的测量误差,计算位置、速度99%置信区间,记为这些置信区间的交集则为真值的区间范围,记为[pmin,pmax]、[vmin,vmax]信息融合模型计算的位置p、速度v减去真值区间的端点值,所得差值的绝对值的最大值max(|p-pmin|,|p-pmax|)、max(|v-vmin|,|v-vmax|)作为融合误差的最大值,以此评价信息融合的精度。
从以上技术方案可以看出,本发明的数据分析方法首先通过利用信息源上报的多元信息对目标属性进行判断,然后根据目标属性和空间距离计算出关联的正确结果,以此评价信息关联的正确性,再根据各个信息源航迹的位置、速度置信区间的交集确定了真值的区间范围,以此计算出信息融合误差的最大值,在无真值的条件下,对指控***多元信息融合的性能进行了评价,可以帮助定位信息融合模型的缺陷,指引模型的改进方向。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上仅为本发明的实施例而已,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均包含在申请待批的本发明的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种评价指控***多元信息融合性能的分析方法,其特征在于,该方法的步骤包括:
S1、基于预设参数,将多个信息源上报目标的目标特性信息与目标特性库中的信息进行匹配,确定目标的属性;
S2、基于信息源之间的空间位置和目标的属性,确定信息关联的正确性;
S3、基于航迹置信区间,对关联正确的综合航迹进行评价,确定信息融合的精度。
2.根据权利要求1所述的分析方法,其特征在于,所述基于预设参数,将多个信息源上报目标的目标特性信息与目标特性库中的信息进行匹配,确定目标的属性的步骤之前包括:
获取试验数据和目标特性数据库的数据信息。
3.根据权利要求1所述的分析方法,其特征在于,所述预设参数包括:信息源i的位置测量误差速度测量误差和航迹关联距离门限ΔP。
4.根据权利要求1所述的分析方法,其特征在于,所述步骤S1中,若匹配成功,则将目标标记为对应属性;若匹配失败,则将目标的属性标记为未知。
5.根据权利要求1所述的分析方法,其特征在于,所述步骤S2包括:
遍历某一信息源上报的目标,获取属性确定的目标;
以该信息源为基准,筛选出其他信息源中与该信息源中某一确定属性的目标距离在ΔP以内的目标;
将多个信息源中与基准信息源中该确定属性的目标属性相同,且与确定属性的目标在ΔP距离范围内的目标,作为同一目标,并以此作为航迹关联的正确结果;
将该结果与预先构建的信息融合模型进行关联结果比对,确定信息关联的正确性。
6.根据权利要求3所述的分析方法,其特征在于,所述步骤S3包括:
利用关联正确的信息源上报目标的位置和速度信息与设定的测量误差,计算位置和速度的99%置信区间;
将两组置信区间的交集作为真值的区间范围,
将预先构建的信息融合模型计算出的该信息源上报目标的位置和速度减去真值区间的端点值,获得融合误差最大值;
利用融合误差的最大值,确定信息融合精度。
7.一种评价指控***多元信息融合性能的分析***,其特征在于,该***包括:
匹配模块,基于预设参数,将多个信息源上报目标的目标特性信息与目标特性库中的信息进行匹配,确定目标的属性;
关联性判断模块,基于信息源之间的空间位置和目标的属性,确定信息关联的正确性;
分析模块,基于航迹置信区间,对关联正确的综合航迹进行评价,确定信息融合的精度。
8.根据权利要求7所述的分析***,其特征在于,该***还包括:获取模块,用于获取试验数据和目标特性数据库的数据信息。
9.根据权利要求7所述的分析***,其特征在于,所述关联性判断模块具体执行如下步骤:
遍历某一信息源上报的目标,获取属性确定的目标;
以该信息源为基准,筛选出其他信息源中与该信息源中某一确定属性的目标距离在以内的目标;
将多个信息源中与基准信息源中该确定属性的目标属性相同,且与确定属性的目标在距离范围内的目标,作为同一目标,并以此作为航迹关联的正确结果;
将该结果与预先构建的信息融合模型进行关联结果比对,确定信息关联的正确性。
10.根据权利要求7所述的分析***,其特征在于,所述分析模块具体执行如下步骤:
利用关联正确的信息源上报目标的位置和速度信息与设定的测量误差,计算位置和速度的99%置信区间;
将两组置信区间的交集作为真值的区间范围,
将预先构建的信息融合模型计算出的该信息源上报目标的位置和速度减去真值区间的端点值,获得融合误差最大值;
利用融合误差的最大值,确定信息融合精度。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20181218 |
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