申请/专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学

申请日：2020-06-28

公开（公告）日：2023-04-28

公开（公告）号：CN111830501B

主分类号：G01S13/89

分类号：G01S13/89

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.04.28#授权;2020.11.13#实质审查的生效;2020.10.27#公开

摘要：本发明属于雷达信号处理技术领域，特别涉及一种HRRP历史特征辅助的信号模糊数据关联方法及系统，针对在杂波密度大且目标航迹发生交叉时的数据关联问题，通过对目标HRRP数据进行特征提取，有效降低HRRP数据的姿态、幅度、时移敏感性；利用航迹起始数据的特征构建初始特征样本库和利用历史时刻数据的特征构建历史特征样本库，根据目标特征的取值区间化的特征，利用区间熵权法计算特征权重，通过计算量测与目标的模糊隶属度构建模糊矩阵，在最大隶属度原则的基础上实现模糊数据关联。本发明能够提升信号数据关联分析性能和精确度，能够有效避免航迹误跟、漏跟或错跟等情形，在目标跟踪识别等雷达信号处理领域具有较好地应用前景。

主权项：1.一种HRRP历史特征辅助的信号模糊数据关联方法，其特征在于，包含如下内容：获取当前时刻目标观测数据，利用航迹起始中目标关联量测的HRRP特征构建初始特征样本库，并对其实施更新；针对初始特征样本库，利用区间熵权法获取初始特征权重，并利用有限长度历史时刻的HRRP特征构建历史特征样本库；依据历史特征样本库修正当前时刻初始样本特征库模糊矩阵，得到目标信号当前模糊数据关联结果；通过衡量量测与特征样本库中目标或虚警的特征相似程度来获取量测与目标的模糊隶属度，构建初始特征样本库的模糊矩阵；根据经验值选取历史特征信息的历史时刻长度，将该历史时刻长度的历史时刻特征构成历史特征样本库，并利用区间熵权法获取历史特征权重，结合历史时刻特征对当前时刻关联的时间影响因子获取量测与历史时刻样本库中目标的模糊隶属度，构建历史特征样本库的模糊矩阵；对初始特征样本库的模糊矩阵和历史特征样本库的模糊矩阵进行加权求和，获取最终用于数据关联的模糊矩阵。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 HRRP历史特征辅助的信号模糊数据关联方法及系统

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