[发明专利]一种基于硬件的复合抗干扰数据关联方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于硬件的复合制导抗干扰数据关联方法，它是一种利用硬件电路实现数据关联并有效平滑噪声点，提高数据关联准确率的方法，属于信息融合技术领域。本发明尤其可以被用于提高系统抗大噪声干扰的能力，增强系统在复杂环境下的可靠性。

背景技术

随着科学技术的飞速发展，复杂环境背景和强干扰下，准确地探测与跟踪目标，已成为一项研究热点，对系统的抗干扰能力和可靠性提出了越来越高的要求。

数据关联问题广泛存在于目标跟踪的各个阶段。跟踪的起始阶段，需要在多个采样周期间进行量测与量测的关联，以便为新目标起始航迹提供充分的初始化信息和依据；在航迹更新和维持阶段，则需要进行量测与己建立目标航迹之间的关联以确定用于航迹更新的量测；在分布式融合跟踪系统中，为了对多个传感器输出的数据进行融合，首先就需要进行航迹与航迹的关联，以判断那些局部航迹是源于同一个被跟踪的目标，进而进行航迹的融合。本发明重点应用于航迹更新和维持阶段，将多源传感器获得的多目标量测信息与从状态估计得到的目标航迹信息相关联的同时，克服干扰源在系统中生成的杂波点迹，有效提高关联精度和可靠性。

发明内容

1、目的：

本发明的目的是提供一种基于硬件的抗干扰数据关联方法，它是在多模复合制导的数据关联阶段，克服多传感器系统状态估计后的剩余杂波点迹以及外界目标施放的箔条干扰弹的大噪声干扰，得到量测数据与量测目标的正确关联匹配，提高航迹预测精度。

2、技术方案：

图1为本发明涉及的方法流程图，主要分为两个部分：算法的迭代运算过程和迭代收敛的判断。

在算法的迭代过程中，模块先后进行准备工作，包括相关常数的计算，各初始矩阵值的给出，之后进行核心参数的迭代运算。该运算采用流水线方式，读取外界信号源的32位单精度浮点数数据，依靠子模块状态机的数据路径分配和IP核的调用，计算相关参数，之后将结果存储至内部存储器，等待下一子模块的读取调用。各子模块和系统的运算过程通过状态机操作和控制，确保了系统按照算法步骤依次计算核心参数。在对迭代是否收敛的判断中，模块调用模糊隶属度和新型距离的值，计算前后两次迭代的成本函数差，将其与预先设定的阈值比较后，给出继续迭代或者停止迭代的信号。

见图1，本发明为一种基于硬件的复合制导抗干扰数据关联方法，该方法具体步骤如下：

步骤一：数据准备

从外界环境读取传感器获得的实时信息，包括目标距离，速度，加速度，俯仰角，方向角，以及各角加速度等。这些信息被抽象成为对目标观测的点集，也称样本集。

步骤二：初值计算

根据模糊聚类算法对于聚类中心的公式:

vi=Σj=1nuijmxjΣj=1nuijm]]>

计算样本集的初始聚类中心。式中符号说明如下：x_j为数据集X={x₁,x₂,...,x_n}中的样本点，v={v₁,v₂,...v_c}为c个聚类中心，u_ij表示第j个样本点属于第i类的隶属度。

并按照模糊隶属度矩阵的约束条件: