[发明专利]一种有源无源数据融合方法

权利要求书

1.一种有源无源数据融合方法，通过模糊聚类的方法，在时间维度和空间维度上根据有源数据和无源数据之间的相似度，在时间维上数据对准，空间维上模糊聚类，进行数据子集划分和关联隶属度计算；

具体方法包括，

对有源数据和无源数据进行时间融合（1），对在不同的观测时间和扫描周期内获取的有源数据和无源数据在时间维度上进行数据整合，包括时间片划分和时间对准；其中，所述时间对准是指，在选择的时间片内，对有源数据和无源数据量测时刻进行统一排序，形成量测时刻统一排序的有源量测数据和无源量测数据；

获取隶属关系表（3），基于模糊聚类方法，按照对应量测时刻，计算同一量测时刻对应的有源数据与无源数据的空间统计距离，并构造模糊矩阵，获取隶属度关系表；

关联融合（4），根据隶属度关系表，对有源数据与无源数据进行关联融合。

2.根据权利要求1所述的有源无源数据融合方法，所述方法还包括，补全有源数据（2），时间融合后，按照统一排序的量测时刻，查询该时刻是否存在量测的有源数据，如果是，则基于模糊聚类方法获取隶属关系表，如果否，则推算该时刻的有源数据。

3.根据权利要求2所述的有源无源数据融合方法，推算有源数据的具体方法为，按照融合后的时间序列，通过内插或外推的方法，补足对应所有无源数据量测时刻的有源数据。

4.根据权利要求1所述的有源无源数据融合方法，所述时间片划分以具体时间的运动属性确定，目标速度越快，划分的时间片越短。

5.根据权利要求1所述的有源无源数据融合方法，获取隶属关系表的具体方法包括，

根据同一量测时刻某一有源数据对应的所有无源数据，得到该时刻有源数据与其所对应的所有无源数据的距离模糊子集；所述距离模糊子集中的距离根据有源数据与无源数据的空间位置的距离平方差确定；

根据有源数据与无源数据之间各个距离的关联程度，选择至少两种隶属度函数进行度量；

将距离模糊子集中的各个距离值带入所述隶属度函数，获得一个三维模糊矩阵；

对所述三维模糊矩阵中同一距离值对应的各个隶属度取权值，各个隶属度与其对应的权值相乘后相加得到所述距离值的隶属关系，从而获得有源数据与无源数据的隶属度关系表。

6.根据权利要求1所述的有源无源数据融合方法，所述方法还包括，利用有源数据和无源数据之间的冗余性和互补性，进行融合后结果的数据精炼，并统计持续一段时间内融合结果之间的相关性，赋予相应的权值，相关性越大，权值越大，反之则减小。

7.根据权利要求5所述的有源无源数据融合方法，根据有源数据与无源数据之间各个距离的关联程度，所述隶属度函数包括好、中、可和差四种隶属度函数。

8.根据权利要求5所述的有源无源数据融合方法，三维模糊矩阵中同一距离值对应的好、中、可和差四种隶属度的权值，分别为0.4、0.3、0.2和0.1。