申请/专利权人：北京工业大学

申请日：2021-01-25

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN112906746B

主分类号：G06F18/2431

分类号：G06F18/2431;G06F18/25;G01C21/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2021.06.22#实质审查的生效;2021.06.04#公开

摘要：本发明公开了一种基于结构方程模型的多源航迹融合评估方法，该方法包括提出了一套科学、通用、全面的评估体系以及定量计算模型，该评估体系分为两个层级，一级指标作为最终描述航迹融合系统优劣的因素，二级指标利用公式定量计算，并通过结构方程模型的因素负荷量来量化一级指标。采用SEM通过拟合度指标和显著性检验确定指标模型的可用性，利用标准化分析得到各观测变量的标准化因素负荷量来确定各观测变量的重要性，利用非标准化分析得到各指标的权重和通用的评估模型。本发明能够提高指标的通用性，增强各观测变量对潜变量解释的客观性，排除解释变量之间的共线性问题，并对多源信息融合系统提出基于数据的改进意见。

主权项：1.一种基于结构方程模型的多源多数据航迹融合系统评估方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，实现多源多数据航迹融合系统评估体系分为两级指标，一级指标作为最终描述航迹融合系统优劣的因素，二级指标计算后通过结构方程模型的因素负荷量来量化一级指标；步骤S2，提出各级指标含义及计算公式；核心计算公式总结如下：系统物理性能中，传感器估计精度为其中，n、el、ev为航迹目标真实数量、位置估计矢量、速度估计矢量与观测数据之间的差值；传感器识别率为传感器稳定性为其中,Ni是目标批号的数据条数，Ne是传感器观测数据的总条数，N1是传感器第一次观测到的数据量，Na是在不同时间段t内传感器观测到的数据量；在时间效能方面，n条数据进入融合系统进行关联与融合操作的总耗时为t，则融合时延为Tm＝t，在t0到tn时间段内传感器观测到的完整航迹数为Nt，则传感器航迹形成时间为在数据更新性能上，由传感器a上报给融合中心的n次目标中，第一次上报的时间为t1，最后一次上报的时间为t2，则传感器上报更新率为R1＝n-1t2-t1；在数据处理精度指标中，目标融合位置精度为其中，diff_lo、diff_la是传感器a上报的批号为p1的目标在k时刻的经纬度参数与真实位置的差值；在点迹质量中，航迹零碎度为跟踪连续性为P4＝πr2-SoS，航迹生存能力为P5＝NrNe，其中，Nb为传感器上报的真实航迹数，Nd为融合系统输出的航迹数，r为传感器的观测半径为，S为所观测海域的总面积，So为观测重叠部分的总面积，Nr是传感器上报的目标节点中能构成航迹的数据量；在融合性指标中，在时间段t内正确融合的真实目标数Nc占目标批号总数Ns的比值，即正确融合率为关联错误的目标中正确分离的目标数Ncd占分离操作目标总数Nd的比值，即正确分离率公式为融合系统在关联操作后未出现在输出批号中的批号数量与传感器探测到的所有目标批号数量Ns的比值，即漏关联率为融合系统在关联操作后关联到错误批号上的目标数Ne与真实目标批号数量Ns的比值，即误关联率为步骤S3，根据S1中的指标层级确定潜变量之间、观测变量之间以及潜变量和观测变量之间的路径关系，构建基于SEM的初始模型；步骤S4，先对原始数据进行处理，再按照步骤S2中所述公式进行计算，将计算结果导入amos软件，进行calculateestimates操作，得到拟合度指标，并进行模型拟合度和显著性检验；步骤S5，当步骤S4中得到的拟合度指标和显著性检验都达到要求时，进行标准化估算，得到标准化路径系数和因素负荷量；若没有达到要求，则根据各拟合度指标含义和非标准化系数值进行模型修正，并重复步骤S4，直至拟合度指标CMINDF小于3，RMSEA、RMR残差项指标小于0.08，CFI、NFI、TLI拟合优度指标大于0.9为理想；显著性水平P小于0.01为理想，小于0.05符合要求；步骤S6，通过路径图写出潜变量与观测变量之间的一一对应系数，将实例数据经过步骤S2的公式计算，得到的结果乘以指标对应的系数，最终得到航迹融合的评估结果，为航迹融合过程提出改进措施。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京工业大学 一种基于结构方程模型的多源航迹融合评估方法

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