CN107607904B - 一种基于测角信息的多目标同一性识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于测角信息的多目标同一性识别方法，包括：对所有观测站观测到的所有目标进行同一性识别，其中，对两个观测站分别观测到的两个目标进行同一性识别包括：建立目标角度测量模型；计算观测站在地心地固坐标系下的坐标；计算两个目标测角视线的单位向量；计算两个目标测角视线之间公共垂线的长度；计算检验统计量的检测门限；对两个目标进行同一性识别。本发明运算量小，准确度高，能够在复杂环境下实现较高的识别精度。

Description

一种基于测角信息的多目标同一性识别方法

技术领域

本发明涉及测量技术领域。更具体地，涉及一种基于测角信息的多目标同一性识别方法。

背景技术

通过高精度的测角设备在多个观测站对目标进行测角，利用各个测角视线的交点对目标的位置进行解算，在各类军事和民用领域中得到了广泛应用。基于观测站的测角数据进行正确的目标同一性识别是这种交叉定位方法准确性的前提。该问题的本质就是从来自多信息员多个目标的多个测角视线的交叉组合中剔除虚假交点，找出属于同一个目标的正确组合，即目标同一性识别。针对该问题，已有技术方法主要包括最小距离法、最近领域法、联合概率数据关联法、极大似然法、分层关联算法等。最小距离法计算简单，但在复杂环境下关联度不高。最近领域法和联合概率数据关联法在计算过程中，要求必须已经形成目标航迹，或者使用目标的先验信息以获得目标测角信息预测值，关联结果很大程度上取决于目标测角信息预测精度，使用场景受限。极大似然法和分层关联算法准确率较高，但当观测站和目标数较多时，计算量急剧增大，实时处理难度高，工程化实现较为困难。

因此，需要提供一种基于测角信息的多目标同一性识别方法。

发明内容

本发明的目的在于针对基于测角信息的目标同一性识别问题，提供一种基于测角信息的多目标同一性识别方法，以避免现有的最近领域法和联合概率数据关联法对目标航迹信息或先验信息的依赖，克服极大似然法和分层关联算法运算量大的问题，同时能够在复杂环境下实现较高的识别精度，实现多个目标的快速同一性识别和交叉定位。

为达到上述目的，本发明采用下述技术方案：

一种基于测角信息的多目标同一性识别方法，包括：

对所有观测站观测到的所有目标进行同一性识别，其中，对两个观测站分别观测到的两个目标进行同一性识别包括：

第一步、设两个目标观测分别为观测站S_i观测到的第m_i个目标和观测站S_j观测到的第n_j个目标，i、j＝1,2,…,K,K为观测站个数，m_i＝1,2,…,M_i，M_i为观测站S_i观测到的目标个数，n_j＝1,2,…,N_j，N_j为观测站S_j观测到的目标个数；观测站S_i和观测站S_j的大地坐标位置分别为(L_i,λ_i,H_i)和(L_j,λ_j,H_j)；设β和ε分别表示在直角坐标系下观测站观测目标的方位角和俯仰角，观测站S_i观测第m_i个目标的二维角度信息为观测站S_j观测第n_j个目标的二维角度信息为

第二步、根据观测站S_i和观测站S_j的大地坐标位置(L_i,λ_i,H_i)和(L_j,λ_j,H_j)，计算得到观测站S_i和观测站S_j在地心地固坐标系下的坐标和

第三步、分别计算观测站S_i观测第m_i个目标的二维角度信息的单位视线向量和观测站S_j站观测第n_j个目标的二维角度信息的单位视线向量

第四步、设观测站S_i观测第m_i个目标的视线和观测站S_j观测第n_j个目标的视线的公共垂线为公共垂线在观测站S_i观测第m_i个目标的视线和观测站S_j观测第n_j个目标的视线上的垂足分别为和分别计算得到垂足到观测站S_i的距离和垂足到观测站S_j的距离并进一步计算得到垂足的坐标和垂足的坐标从而计算得到公共垂线的长度；

第五步、根据观测站S_i的方位角误差最大值Δβ_i和俯仰测角误差最大值Δε_i，计算得到垂足的定位误差最大值根据观测站S_j的方位角误差最大值Δβ_j和俯仰测角误差最大值Δε_j，计算得到垂足的定位误差最大值计算得到检测门限

第六步、将公共垂线的长度与检测门限进行对比以进行同一性识别：如果公共垂线的长度小于检测门限则观测站S_i观测到的第m_i个目标和观测站S_j观测到的第n_j个目标为同一个目标；如果公共垂线长度的大于等于检测门限则观测站S_i观测到的第m_i个目标和观测站S_j观测到的第n_j个目标为两个不同的目标。

优选地，第二步中，计算得到观测站S_i和观测站S_j在地心地固坐标系下的坐标和的计算公式为：

其中，参数C_i＝E_q/(1-e²sin²L_i)^1/2，参数C_j＝E_q/(1-e²sin²L_j)^1/2；e为地球椭球第一偏心率，e²＝0.0066943799013；E_q为赤道半径。

优选地，第三步中，分别计算观测站S_i观测第m_i个目标的二维角度信息的单位视线向量和观测站S_j站观测第n_j个目标的二维角度信息的单位视线向量的计算公式为：

其中，

优选地，第四步进一步包括：

设观测站S_i观测第m_i个目标的视线和观测站S_j观测第n_j个目标的视线的公共垂线为该垂线在两条视线上的垂足分别为和分别计算得到垂足到观测站S_i的距离和垂足到观测站S_j的距离

其中，

进一步计算得到垂足的坐标和垂足的坐标

计算得到公共垂线的长度

优选地，第五步中，

垂足的定位误差最大值的计算公式为：

垂足的定位误差最大值的计算公式为：

本发明的有益效果如下：

本发明所述技术方案通过构造基于测角视线最小间距的检验统计量，并与根据各个观测站的测角精度构造的检测门限进行比较，对虚假的测角视线交点进行剔除并找出属于同一个目标的正确组合，完成对各个目标的同一性识别，克服了对目标航迹信息或先验信息的依赖，运算量小，准确度高，能够在复杂环境下实现较高的识别精度，实现多个目标的快速同一性识别和交叉定位。

附图说明

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明；

图1示出基于测角信息的多目标同一性识别方法的流程图。

图2示出目标角度观测的示意图。

图3示出测角视线公共垂线的示意图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明，下面结合优选实施例和附图对本发明做进一步的说明。附图中相似的部件以相同的附图标记进行表示。本领域技术人员应当理解，下面所具体描述的内容是说明性的而非限制性的，不应以此限制本发明的保护范围。

本实施例提供的基于测角信息的多目标同一性识别方法，采用基于观测站测角视线最小间距的检验统计量。两个观测站在某一时刻的目标二维测角数据可以在空间中形成两条测角视线。若两个测角数据来源于同一个目标，则两条视线相交于目标所在位置；否则，两条视线在空间中无法相交，此时可以将两条视线的公共垂线段的长度定义为两条视线的最小间距。若最小间距小于某一个门限值，即可认为两条视线来自于同一个目标，即通过同一性识别；反之则未通过同一性确认，两条视线属于非同源目标。

本实施例提供的基于测角信息的多目标同一性识别方法，包括：对所有观测站观测到的所有目标进行同一性识别。

其中，如图1所示，对两个观测站分别观测到的两个目标进行同一性识别包括：

第一步、建立目标角度测量模型：

如图2所示，设基于测角信息进行同一性识别的两个目标观测分别来自观测站S_i和观测站S_j(i、j＝1,2,…,K,K为观测站个数)，观测站S_i和观测站S_j的大地坐标位置分别为(L_i,λ_i,H_i)和(L_j,λ_j,H_j)，大地坐标系中的三个坐标变量依次代表大地纬度、大地经度和大地高度。设β和ε分别表示在直角坐标系下观测站观测目标的方位角和俯仰角：观测站S_i观测第m_i个目标的二维角度信息为(其中和分别表示在直角坐标系下观测站S_i观测第m_i个目标的方位角和俯仰角)，m_i＝1,2,…,M_i,M_i为观测站S_i观测到的目标个数，观测站S_j观测第n_j个目标的二维角度信息为n_j＝1,2,…,N_j，N_j为观测站S_j观测到的目标个数，基于测角信息对观测站S_i观测到的第m_i个目标和观测站S_j观测到的第n_j个目标进行同一性识别。

第二步、计算观测站在地心地固坐标系下的坐标：

根据观测站S_i和观测站S_j的大地坐标位置(L_i,λ_i,H_i)和(L_j,λ_j,H_j)，计算得到观测站S_i和S_j在地心地固坐标系下的坐标和公式为：

其中，参数C_i＝E_q/(1-e²sin²L_i)^1/2，参数C_j＝E_q/(1-e²sin²L_j)^1/2；e为地球椭球第一偏心率，e²＝0.0066943799013；E_q为赤道半径。

第三步、计算两个目标测角视线的单位向量：

分别计算观测站S_i观测第m_i个目标的二维角度信息的单位视线向量和观测站S_j站观测第n_j个目标的二维角度信息的单位视线向量公式为：

其中，

第四步、计算两个目标测角视线之间公共垂线的长度：

如图3所示，设观测站S_i观测第m_i个目标的视线和观测站S_j观测第n_j个目标的视线的公共垂线为公共垂线在观测站S_i观测第m_i个目标的视线和观测站S_j观测第n_j个目标的视线上的垂足分别为和分别计算得到垂足到观测站S_i的距离和垂足到观测站S_j的距离并进一步计算得到垂足的坐标和垂足的坐标从而计算得到公共垂线的长度，具体包括：

设观测站S_i观测第m_i个目标的视线和观测站S_j观测第n_j个目标的视线的公共垂线为该垂线在两条视线上的垂足分别为和分别计算得到垂足到观测站S_i的距离和垂足到观测站S_j的距离

其中，

进一步计算得到垂足的坐标和垂足的坐标

计算得到公共垂线的长度

第五步、计算检验统计量的检测门限：

根据观测站S_i的方位角误差最大值Δβ_i和俯仰测角误差最大值Δε_i，计算得到在该观测站S_i视线垂直方向上的垂足的定位误差最大值 根据观测站S_j的方位角误差最大值Δβ_j和俯仰测角误差最大值Δε_j，计算得到在观测站S_j视线垂直方向上的垂足的定位误差最大值 最终计算得到检测门限

第六步、对两个目标进行同一性识别：

将公共垂线的长度作为检验统计量与检测门限进行对比，对观测站S_i观测到的第m_i个目标和观测站S_j观测到的第n_j个目标进行同一性识别：如果公共垂线的长度小于检测门限则认为两条视线属于同一个目标来源，即通过同一性识别，观测站S_i观测到的第m_i个目标和观测站S_j观测到的第n_j个目标为同一个目标；如果公共垂线的长度大于等于检测门限则认为两条视线不属于同一个目标来源，即未通过同一性识别，观测站S_i观测到的第m_i个目标和观测站S_j观测到的第n_j个目标为两个不同的目标。

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定，对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，这里无法对所有的实施方式予以穷举，凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。

Claims (5)

1.一种基于测角信息的多目标同一性识别方法，其特征在于，包括：

对所有观测站观测到的所有目标进行同一性识别，其中，对两个观测站分别观测到的两个目标进行同一性识别包括：

第一步、设两个目标观测分别为观测站S_i观测到的第m_i个目标和观测站S_j观测到的第n_j个目标，i、j＝1,2,…,K,K为观测站个数，m_i＝1,2,…,M_i，M_i为观测站S_i观测到的目标个数，n_j＝1,2,…,N_j，N_j为观测站S_j观测到的目标个数；观测站S_i和观测站S_j的大地坐标位置分别为(L_i,λ_i,H_i)和(L_j,λ_j,H_j)；设β和ε分别表示在直角坐标系下观测站观测目标的方位角和俯仰角，观测站S_i观测第m_i个目标的二维角度信息为观测站S_j观测第n_j个目标的二维角度信息为

第二步、根据观测站S_i和观测站S_j的大地坐标位置(L_i,λ_i,H_i)和(L_j,λ_j,H_j)，计算得到观测站S_i和观测站S_j在地心地固坐标系下的坐标和

第三步、分别计算观测站S_i观测第m_i个目标的二维角度信息的单位视线向量和观测站S_j站观测第n_j个目标的二维角度信息的单位视线向量

第四步、设观测站S_i观测第m_i个目标的视线和观测站S_j观测第n_j个目标的视线的公共垂线为公共垂线在观测站S_i观测第m_i个目标的视线和观测站S_j观测第n_j个目标的视线上的垂足分别为和分别计算得到垂足到观测站S_i的距离和垂足到观测站S_j的距离并进一步计算得到垂足的坐标和垂足的坐标从而计算得到公共垂线的长度；

第五步、根据观测站S_i的方位角误差最大值Δβ_i和俯仰测角误差最大值Δε_i，计算得到垂足的定位误差最大值根据观测站S_j的方位角误差最大值Δβ_j和俯仰测角误差最大值Δε_j，计算得到垂足的定位误差最大值计算得到检测门限

第六步、将公共垂线的长度与检测门限进行对比以进行同一性识别：如果公共垂线的长度小于检测门限则观测站S_i观测到的第m_i个目标和观测站S_j观测到的第n_j个目标为同一个目标；如果公共垂线长度的大于等于检测门限则观测站S_i观测到的第m_i个目标和观测站S_j观测到的第n_j个目标为两个不同的目标。

2.根据权利要求1所述的基于测角信息的多目标同一性识别方法，其特征在于，第二步中，计算得到观测站S_i和观测站S_j在地心地固坐标系下的坐标和的计算公式为：

其中，参数C_i＝E_q/(1-e²sin²L_i)^1/2，参数C_j＝E_q/(1-e²sin²L_j)^1/2；e为地球椭球第一偏心率，e²＝0.0066943799013；E_q为赤道半径。

3.根据权利要求2所述的基于测角信息的多目标同一性识别方法，其特征在于，第三步中，分别计算观测站S_i观测第m_i个目标的二维角度信息的单位视线向量和观测站S_j站观测第n_j个目标的二维角度信息的单位视线向量的计算公式为：

其中，

4.根据权利要求3所述的基于测角信息的多目标同一性识别方法，其特征在于，第四步进一步包括：

设观测站S_i观测第m_i个目标的视线和观测站S_j观测第n_j个目标的视线的公共垂线为该垂线在两条视线上的垂足分别为和分别计算得到垂足到观测站S_i的距离和垂足到观测站S_j的距离

其中，

进一步计算得到垂足的坐标和垂足的坐标

计算得到公共垂线的长度

5.根据权利要求4所述的基于测角信息的多目标同一性识别方法，其特征在于，第五步中，

垂足的定位误差最大值的计算公式为：

垂足的定位误差最大值的计算公式为：