[发明专利]一种基于时间序列的电子目标协同分析融合方法及设备

权利要求书

1.一种基于时间序列的电子目标协同分析融合方法，其特征在于，包括：

获取电子目标的电磁数据，对所述电磁数据的电磁特征进行标准化转换，以获得标准化电磁数据；

对所述标准化电磁数据进行聚类，以获得聚类结果；

基于聚类结果进行量化，以将量化结果作为所述电子目标的离散化状态数据；

将所述电子目标的离散化状态数据划分为多个子项；

基于划分的多个子项，计算各子项之间的相关系数，以获得所述电子目标的协同集合；

比较不同电子目标的协同集合，以确定电子目标之间的协同关系。

2.如权利要求1所述的基于时间序列的电子目标协同分析融合方法，其特征在于，对所述电磁数据的电磁特征进行标准化转换包括：

计算所述电磁数据的电磁特征的均值和标准差；

基于所计算的均值和标准差进行标准化转换。

3.如权利要求1所述的基于时间序列的电子目标协同分析融合方法，其特征在于，对所述标准化电磁数据进行聚类包括：

对于标准化电磁数据的时间序列，选取k个初始聚类中心，执行如下聚类步骤：

基于所述标准化电磁数据的时间序列中各时刻的特征值与本轮迭代的聚类中心计算差值平方；

基于差值平方最小对所述标准化电磁数据的时间序列进行重新划分，确定本轮聚类结果；

重复确定聚类中心，并基于确定的聚类中心执行下一轮迭代，直至收敛。

4.如权利要求3所述的基于时间序列的电子目标协同分析融合方法，其特征在于，基于聚类结果进行量化包括：

配置最小量化个数与最大量化个数；

从最小量化个数至最大量化个数作为输入执行聚类步骤，以获得多个聚类结果；

确定任一聚类结果的轮廓系数，选取轮廓系数最大的聚类结果作为该电子目标的量化结果。

5.如权利要求4所述的基于时间序列的电子目标协同分析融合方法，其特征在于，将所述电子目标的离散化状态数据划分为多个子项包括：

指定子项长度；

将所述电子目标的离散化状态数据，按照所述子项长度，划分为多个子项。

6.如权利要求5所述的基于时间序列的电子目标协同分析融合方法，其特征在于，基于划分的多个子项，计算各子项之间的相关系数包括：

基于划分的子项构建初始关联矩阵，所述初始关联矩阵为上三角矩阵，所述初始关联矩阵中的各非对角子元素用于记录相应行、列对应的子项之间的相关系数，所述初始关联矩阵中的各对角子元素用于记录对应子项的自信息熵；

配置所述初始关联矩阵的参数，并在配置后执行如下步骤：

沿配置后的关联矩阵的对角线计算每个子项的自信息熵；

若对角线的任一子项的自信息熵大于自信息阈值，计算配置后的关联矩阵中所述任一子项对应行、列的各子项与所述任一子项的相关系数；

将相关系数大于相关系数阈值的子项录入所述任一子元素的相关系数列表。

7.如权利要求6所述的基于时间序列的电子目标协同分析融合方法，其特征在于，比较不同电子目标的协同集合，以确定电子目标之间的协同关系包括：

基于满足最小子项数量阈值的相关系数列表构建协同集合；

若不同电子目标的协同集合具有交集，则确定相应电子目标之间具备协同关系。

8.一种计算机设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于时间序列的电子目标协同分析融合方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于时间序列的电子目标协同分析融合方法的步骤。