專利名稱：一種基于硬件的復(fù)合抗干擾數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于硬件的復(fù)合制導(dǎo)抗干擾數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法，它是一種利用硬件電路實現(xiàn)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)并有效平滑噪聲點，提高數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)準(zhǔn)確率的方法，屬于信息融合技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明尤其可以被用于提高系統(tǒng)抗大噪聲干擾的能力，增強系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的可靠性。
背景技術(shù)：
隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，復(fù)雜環(huán)境背景和強干擾下，準(zhǔn)確地探測與跟蹤目標(biāo)，已成為一項研究熱點，對系統(tǒng)的抗干擾能力和可靠性提出了越來越高的要求。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題廣泛存在于目標(biāo)跟蹤的各個階段。跟蹤的起始階段，需要在多個采樣周期間進行量測與量測的關(guān)聯(lián)，以便為新目標(biāo)起始航跡提供充分的初始化信息和依據(jù)；在航跡更新和維持階段，則需要進行量測與己建立目標(biāo)航跡之間的關(guān)聯(lián)以確定用于航跡更新的量測；在分布式融合跟蹤系統(tǒng)中，為了對多個傳感器輸出的數(shù)據(jù)進行融合，首先就需要進行航跡與航跡的關(guān)聯(lián)，以判斷那些局部航跡是源于同一個被跟蹤的目標(biāo)，進而進行航跡的融合。本發(fā)明重點應(yīng)用于航跡更新和維持階段，將多源傳感器獲得的多目標(biāo)量測信息與從狀態(tài)估計得到的目標(biāo)航跡信息相關(guān)聯(lián)的同時，克服干擾源在系統(tǒng)中生成的雜波點跡，有效提聞關(guān)聯(lián)精度和可罪性
發(fā)明內(nèi)容
1、目的:本發(fā)明的目的是提供一種基于硬件的抗干擾數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法，它是在多模復(fù)合制導(dǎo)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)階段，克服多傳感器系統(tǒng)狀態(tài)估計后的剩余雜波點跡以及外界目標(biāo)施放的箔條干擾彈的大噪聲干擾，得到量測數(shù)據(jù)與量測目標(biāo)的正確關(guān)聯(lián)匹配，提高航跡預(yù)測精度。2、技術(shù)方案:

圖1為本發(fā)明涉及的方法流程圖，主要分為兩個部分:算法的迭代運算過程和迭代收斂的判斷。在算法的迭代過程中，模塊先后進行準(zhǔn)備工作，包括相關(guān)常數(shù)的計算，各初始矩陣值的給出，之后進行核心參數(shù)的迭代運算。該運算采用流水線方式，讀取外界信號源的32位單精度浮點數(shù)數(shù)據(jù)，依靠子模塊狀態(tài)機的數(shù)據(jù)路徑分配和IP核的調(diào)用，計算相關(guān)參數(shù)，之后將結(jié)果存儲至內(nèi)部存儲器，等待下一子模塊的讀取調(diào)用。各子模塊和系統(tǒng)的運算過程通過狀態(tài)機操作和控制，確保了系統(tǒng)按照算法步驟依次計算核心參數(shù)。在對迭代是否收斂的判斷中，模塊調(diào)用模糊隸屬度和新型距離的值，計算前后兩次迭代的成本函數(shù)差，將其與預(yù)先設(shè)定的閾值比較后，給出繼續(xù)迭代或者停止迭代的信號。見圖1，本發(fā)明為一種基于硬件的復(fù)合制導(dǎo)抗干擾數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法，該方法具體步驟如下:步驟一:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備從外界環(huán)境讀取傳感器獲得的實時信息，包括目標(biāo)距離，速度，加速度，俯仰角，方向角，以及各角加速度等。這些信息被抽象成為對目標(biāo)觀測的點集，也稱樣本集。步驟二:初值計算根據(jù)模糊聚類算法對于聚類中心的公式:
權(quán)利要求
1.一種基于硬件的復(fù)合制導(dǎo)抗干擾數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法，其特征在于:該方法具體步驟如下: 步驟一:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 從外界環(huán)境讀取傳感器獲得的實時信息，包括目標(biāo)距離、速度、加速度、俯仰角、方向角以及各角加速度，這些信息被抽象成為對目標(biāo)觀測的點集，也稱樣本集； 步驟二:初值計算 根據(jù)模糊聚類算法對于聚類中心的公式: -
全文摘要
一種基于硬件的復(fù)合制導(dǎo)抗干擾數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法，該方法有七大步驟步驟一數(shù)據(jù)準(zhǔn)備；步驟二初值計算；步驟三新型距離的計算；步驟四模糊隸屬度矩陣的計算；步驟五指數(shù)權(quán)值因子的運算；步驟六聚類中心的計算；步驟七迭代收斂判斷。本發(fā)明是在多模復(fù)合制導(dǎo)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)階段，克服多傳感器系統(tǒng)狀態(tài)估計后的剩余雜波點跡以及外界目標(biāo)施放的大噪聲干擾，得到量測數(shù)據(jù)與量測目標(biāo)的正確關(guān)聯(lián)匹配，提高航跡預(yù)測精度。它在信息融合技術(shù)領(lǐng)域里具有較好的應(yīng)用前景。
文檔編號G06F19/00GK103218509SQ20131004131
公開日2013年7月24日 申請日期2013年2月1日 優(yōu)先權(quán)日2013年2月1日
發(fā)明者王翔, 范仁浩, 郭睿, 盧穎, 趙澤西, 張溢 申請人:北京航空航天大學(xué)