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申请/专利权人：北京理工大学
申请日：2024-03-22
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118152991A
主分类号：G06F18/26
分类号：G06F18/26;G06F18/213;G06F18/25;G06F18/23
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.25#实质审查的生效;2024.06.07#公开
摘要：本发明公开了非同源目标态势信息自适应关联方法、电子设备和介质。本发明包括获取超三维目标特征向量数据、确定聚类参数集、采用聚类参数集聚类并选择最优聚类结果数据、确定聚类集群、相邻采样时刻聚类集群关联性判断和目标态势信息自适应关联。本发明充分考虑目标特征进行聚类分析，提高态势分析中多源多目标探测数据筛选处理的效率和准确度。本发明能自动化地调整参数聚类，能够根据数据特性确定最优聚类结果，无需人为手动调节参数，避免主观因素对关联结果的干扰，实现了目标态势信息关联的自动化。本发明通过先锁定最优聚类结果再进行比较计算，减少了目标态势信息关联计算量，提高了目标态势信息关联的效率。
主权项：1.一种非同源目标态势信息自适应关联方法，包括：获取超三维目标特征向量数据的步骤；该步骤中，获取各传感器对同一物理空间探测的目标特征数据，构建超三维目标特征向量空间并计算得到标准化超三维目标特征向量数据；确定聚类参数集的步骤；该步骤中，对每个采样时刻，用该采样时刻对应的标准化超三维目标特征向量数据确定该采样时刻的聚类参数集；采用聚类参数集聚类并选择最优聚类结果数据的步骤；该步骤中，对每个采样时刻，采用该采样时刻的聚类参数集中的每个聚类参数对该采样时刻对应的标准化超三维目标特征向量数据进行聚类，得到该采样时刻候选聚类结果数据集，从候选聚类结果数据集中选取最优聚类结果数据；确定聚类集群的步骤；该步骤中，对每个采样时刻，根据该采样时刻的最优聚类结果数据确定该采样时刻的聚类集群；相邻采样时刻聚类集群关联性判断的步骤；该步骤中，对相邻采样时刻的聚类集群进行关联性判断，若具备关联性则相邻采样时刻的关联聚类集群属于同一目标；目标态势信息自适应关联的步骤；该步骤中，对超三维目标特征向量数据集中的所有采样时刻，从起始采样时刻对聚类集群进行标号，将所有超三维目标特征向量数据关联至应属于的目标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 非同源目标态势信息自适应关联方法、电子设备和介质
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