一种航迹关联方法及电子设备与流程

本发明涉及电子
技术领域：
，特别涉及一种航迹关联方法及电子设备。
背景技术：
：随着计算机的飞速发展，数据融合已得到了快速发展，并已广泛应用于目标跟踪、态势评估等军事和民用领域。近年来，各国学者为了解决数据关联的组合爆炸问题，提出了一类基于随机有限集的跟踪方法，并得到了跟踪界的极大关注，但由于其目前难以在工程中实现，因此，基于航迹关联的跟踪算法仍是目前研究的重点。航迹关联方法效果的好坏是数据融合正确性的前提和保证。主要方法有加权统计距离检验法、修正的加权统计距离检验法、最邻近法、经典分配法、似然比检测法、极大似然等算法，而上述这些算法都是基于雷达数据建立，通过雷达采集数据类型较为单一，因此，上述算法主要是利用共有信息进行关联，无法利用多源信息的身份信息进行关联。可见，现有技术中的航迹关联存在对身份信息利用不足的技术问题。技术实现要素：本发明实施例提供一种航迹关联方法及电子设备，用于解决现有技术中的航迹关联存在对身份信息利用不足的技术问题，实现利用多源信息的身份信息和共有信息分层次实现航迹关联，达到提高身份信息利用率的技术效果。本发明实施例提供一种航迹关联方法，应用于电子设备中，所述电子设备能够与飞行设备进行通信，包括：获取设置在所述飞行设备上的m个传感器采集获得用于表征所述飞行设备的飞行航迹的n组传感数据，m为大于等于2的整数，n为大于零的整数；将所述n组传感数据分为共有数据和身份数据，其中，所述共有数据为所述m个传感器均能采集的数据，所述身份数据为用于表征所述m个传感器的类型的数据；分别利用所述共有数据和所述身份数据，将所述飞行航迹与航迹库中的航迹进行关联，其中，所述航迹库中包括至少一个飞行设备的至少一个飞行航迹。可选的，所述将所述n组传感数据分为共有数据和身份数据，包括：获取所述n组传感数据中每组传感数据的时间标签，共获取n个时间标签；基于所述n个时间标签，确定所述n组传感数据是否为连续的传感数据；若所述n组传感数据为连续的传感数据，将所述n组传感数据分为共有数据和身份数据。可选的，所述分别利用所述共有数据和所述身份数据，将所述飞行航迹与航迹库中的航迹进行关联，包括：基于所述身份数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的第一历史航迹；若不存在，则基于所述共有数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹。可选的，所述基于所述身份数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的第一历史航迹，包括：获取与所述身份数据对应的第一时间标签，及所述航迹库中的航迹对应的第二时间标签；确定所述第一时间标签是否早于所述第二时间标签中时间最晚的时间标签；若为否，则基于所述身份数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的第一历史航迹。可选的，所述若不存在，则基于所述共有数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹，包括：获取所述飞行航迹与所述航迹库中的每条航迹之间的高度差、方位差及距离差；基于所述高度差、所述方位差及所述距离差，从所述航迹库中确定出候选历史航迹，其中，所述候选历史航迹与所述飞行航迹之间的高度差小于高度波门、所述候选历史航迹与所述飞行航迹之间的方位差小于方位波门、所述候选历史航迹与所述飞行航迹之间的距离差小于距离波门；确定所述候选历史航迹中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹。可选的，所述获取所述飞行航迹与所述航迹库中每条航迹之间的高度差、方位差及距离差，包括：确定所述飞行航迹是否在当前时刻之前的时刻与所述航迹库中的第二历史航迹关联；若为是，确定所述飞行航迹与所述第二历史航迹之间的关联是否有效；若无效，获取所述飞行航迹与所述航迹库中每条航迹之间的高度差、方位差及距离差。可选的，所述确定所述候选历史航迹中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹，包括：将所述飞行航迹和所述每条航迹利用最小二乘法外推到当前时刻；计算所述飞行航迹和所述每条航迹之间的向量差，并取模，获取所述至少一个向量差的模；获取所述飞行航迹的第一总误差均值，及所述每条航迹的第二总误差均值，共获得至少一个第二总误差均值；基于所述至少一个向量差的模，所述第一总误差均值，及所述至少一个第二总误差均值，获取所述飞行航迹和所述每条航迹之间的统计相关距离；基于所述统计相关距离，确定所述候选历史航迹中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹。可选的，在所述基于所述n个时间标签，确定所述n组传感数据是否为连续的传感数据之后，所述方法还包括：若所述n组传感数据为非连续的传感数据，则确定所述n组传感数据中是否包含身份数据；若包含，基于所述身份数据确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的第一历史航迹；若不包含，基于所述n组传感数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹。可选的，所述若不包含，基于所述n组传感数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹，包括：确定所述n组传感数据是否具有稀疏性；若具有所述稀疏性，基于所述n组传感数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹。可选的，所述确定所述n组传感数据是否具有稀疏性，包括：确定所述n组传感数据中相邻两组传感数据的时间标签的时间差是否小于预设时间差；或确定所述n组传感数据中相邻两组传感数据中空间角度的差值是否小于预设空间角度差；或确定所述n组数据中相邻两组传感数据的维度是否一致，或经过坐标转换后的维度是否一致。可选的，在所述若不存在，则基于所述共有数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹之后，所述方法还包括：确定所述飞行航迹是否存在关联冲突；其中，所述关联冲突为所述飞行设备在不同时间段关联上不同的历史航迹；若存在关联冲突，对所述飞行航迹的关联结果进行调整，获取新的关联结果。可选的，所述若存在关联冲突，对所述飞行航迹的关联结果进行调整，获取新的关联结果，包括：确定所述第一历史航迹的当前航迹号与在所述当前时刻之间的时刻关联的第三历史航迹的历史航迹号是否相同；若不同，则获取所述飞行航迹与所述第三历史航迹的关联次数；若所述关联次数大于1，则将所述飞行航迹的关联航迹由所述第一历史航迹调整为所述第三历史航迹。可选的，所述若存在关联冲突，对所述飞行航迹的关联结果进行调整，获取新的关联结果，包括:确定所述m个传感器采集数据的周期，及所述m个传感器采集数据的周期与所述第一历史航迹对应的采样周期之间的采样间隔；确定所述第一历史航迹在所述m个传感器采集数据的周期是否关联成功；若关联成功，确定所述第一历史航迹在所述采样间隔内的关联质量序列是否为递增序列；所述关联质量序列为对所述第一历史航迹的关联结果中正确关联结果的累加；若为递增序列，将所述飞行航迹与所述第一历史航迹关联。另一方面，本发明实施例还提供一种电子设备，能够与飞行设备进行通信，包括：第一获取单元，用于获取设置在所述飞行设备上的m个传感器采集获得用于表征所述飞行设备的飞行航迹的n组传感数据，m为大于等于2的整数，n为大于零的整数；第一划分单元，用于将所述n组传感数据分为共有数据和身份数据，其中，所述共有数据为所述m个传感器均能采集的数据，所述身份数据为用于表征所述m个传感器的类型的数据；第一关联单元，用于分别利用所述共有数据和所述身份数据，将所述飞行航迹与航迹库中的航迹进行关联，其中，所述航迹库中包括至少一个飞行设备的至少一个飞行航迹。可选的，所述第一划分单元用于：获取所述n组传感数据中每组传感数据的时间标签，共获取n个时间标签；基于所述n个时间标签，确定所述n组传感数据是否为连续的传感数据；若所述n组传感数据为连续的传感数据，将所述n组传感数据分为共有数据和身份数据。可选的，所述第一关联单元用于：基于所述身份数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的第一历史航迹；若不存在，则基于所述共有数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹。可选的，所述第一关联单元用于：获取与所述身份数据对应的第一时间标签，及所述航迹库中的航迹对应的第二时间标签；确定所述第一时间标签是否早于所述第二时间标签中时间最晚的时间标签；若为否，则基于所述身份数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的第一历史航迹。可选的，所述第一关联单元用于：获取所述飞行航迹与所述航迹库中的每条航迹之间的高度差、方位差及距离差；基于所述高度差、所述方位差及所述距离差，从所述航迹库中确定出候选历史航迹，其中，所述候选历史航迹与所述飞行航迹之间的高度差小于高度波门、所述候选历史航迹与所述飞行航迹之间的方位差小于方位波门、所述候选历史航迹与所述飞行航迹之间的距离差小于距离波门；确定所述候选历史航迹中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹。可选的，所述第一关联单元用于：确定所述飞行航迹是否在当前时刻之前的时刻与所述航迹库中的第二历史航迹关联；若为是，确定所述飞行航迹与所述第二历史航迹之间的关联是否有效；若无效，获取所述飞行航迹与所述航迹库中每条航迹之间的高度差、方位差及距离差。可选的，所述第一关联单元用于：将所述飞行航迹和所述每条航迹利用最小二乘法外推到当前时刻；计算所述飞行航迹和所述每条航迹之间的向量差，并取模，获取所述至少一个向量差的模；获取所述飞行航迹的第一总误差均值，及所述每条航迹的第二总误差均值，共获得至少一个第二总误差均值；基于所述至少一个向量差的模，所述第一总误差均值，及所述至少一个第二总误差均值，获取所述飞行航迹和所述每条航迹之间的统计相关距离；基于所述统计相关距离，确定所述候选历史航迹中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹。可选的，在所述基于所述n个时间标签，确定所述n组传感数据是否为连续的传感数据之后，所述电子设备还包括：第一确定单元，用于若所述n组传感数据为非连续的传感数据，则确定所述n组传感数据中是否包含身份数据；第二确定单元，用于若包含，基于所述身份数据确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的第一历史航迹；第三确定单元，用于若不包含，基于所述n组传感数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹。可选的，所述第三确定单元用于：确定所述n组传感数据是否具有稀疏性；若具有所述稀疏性，基于所述n组传感数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹。可选的，所述第三确定单元用于：确定所述n组传感数据中相邻两组传感数据的时间标签的时间差是否小于预设时间差；或确定所述n组传感数据中相邻两组传感数据中空间角度的差值是否小于预设空间角度差；或确定所述n组数据中相邻两组传感数据的维度是否一致，或经过坐标转换后的维度是否一致。可选的，在所述若不存在，则基于所述共有数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹之后，所述电子设备还包括：第四确定单元，用于确定所述飞行航迹是否存在关联冲突；其中，所述关联冲突为所述飞行设备在不同时间段关联上不同的历史航迹；第一调整单元，用于若存在关联冲突，对所述飞行航迹的关联结果进行调整，获取新的关联结果。可选的，所述第一调整单元，用于：确定所述第一历史航迹的当前航迹号与在所述当前时刻之间的时刻关联的第三历史航迹的历史航迹号是否相同；若不同，则获取所述飞行航迹与所述第三历史航迹的关联次数；若所述关联次数大于1，则将所述飞行航迹的关联航迹由所述第一历史航迹调整为所述第三历史航迹。可选的，所述第一调整单元用于:确定所述m个传感器采集数据的周期，及所述m个传感器采集数据的周期与所述第一历史航迹对应的采样周期之间的采样间隔；确定所述第一历史航迹在所述m个传感器采集数据的周期是否关联成功；若关联成功，确定所述第一历史航迹在所述采样间隔内的关联质量序列是否为递增序列；所述关联质量序列为对所述第一历史航迹的关联结果中正确关联结果的累加；若为递增序列，将所述飞行航迹与所述第一历史航迹关联。本申请实施例中的上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种技术效果：一、由于本发明实施例中的技术方案，采用获取设置在所述飞行设备上的m个传感器采集获得用于表征所述飞行设备的飞行航迹的n组传感数据，m为大于等于2的整数，n为大于零的整数；将所述n组传感数据分为共有数据和身份数据，其中，所述共有数据为所述m个传感器均能采集的数据，所述身份数据为用于表征所述m个传感器的类型的数据；分别利用所述共有数据和所述身份数据，将所述飞行航迹与航迹库中的航迹进行关联，其中，所述航迹库中包括至少一个飞行设备的至少一个飞行航迹的技术方案。首先对获取到的传感数据进行分类，分为共有数据和身份数据，然后分别利用共有数据和身份数据进行航迹关联，有效解决了现有技术中的航迹关联存在对身份信息利用不足的技术问题，进而达到利用多源信息的身份信息和共有信息分层次实现航迹关联，提高身份信息利用率的技术效果。二、由于本发明实施例中的技术方案，采用若所述n组传感数据为非连续的传感数据，则确定所述n组传感数据中是否包含身份数据；若包含，基于所述身份数据确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的第一历史航迹；若不包含，基于所述n组传感数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹的技术手段，即在确定传感数据为非连续传感数据的情况下，利用身份数据和共有数据对对离散点迹进行处理，进而达到提高关联精确度的技术效果。三、由于本发明实施例中的技术方案，采用确定所述飞行航迹是否存在关联冲突；其中，所述关联冲突为所述飞行设备在不同时间段关联上不同的历史航迹；若存在关联冲突，对所述飞行航迹的关联结果进行调整，获取新的关联结果的技术手段，即利用共有数据和身份数据完成航迹关联后，还要确定关联是否存在冲突，若存在冲突，则需要对关联对象进行调整，进而达到提高关联精确度的技术效果。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例。图1为本发明实施例提供的一种航迹关联方法的具体实现流程图；图2为本发明实施例提供的一种航迹关联方法中利用共有数据进行航迹关联的具体实现流程图；图3为本发明实施例提供的一种航迹关联方法中对非连续传感数据的处理流程图；图4为本发明实施例提供的关联冲突解决的第一种实现流程图；图5为本发明实施例提供的关联冲突解决的第二种实现流程图；图6为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。具体实施方式本发明实施例提供一种航迹关联方法及电子设备，用于解决现有技术中的航迹关联存在对身份信息利用不足的技术问题，实现利用多源信息的身份信息和共有信息分层次实现航迹关联，达到提高身份利用率的技术效果。本发明实施例中的技术方案为解决上述技术问题，总体思路如下：获取设置在所述飞行设备上的m个传感器采集获得用于表征所述飞行设备的飞行航迹的n组传感数据，m为大于等于2的整数，n为大于零的整数；将所述n组传感数据分为共有数据和身份数据，其中，所述共有数据为所述m个传感器均能采集的数据，所述身份数据为用于表征所述m个传感器的类型的数据；分别利用所述共有数据和所述身份数据，将所述飞行航迹与航迹库中的航迹进行关联，其中，所述航迹库中包括至少一个飞行设备的至少一个飞行航迹。上述技术方案，采用获取设置在所述飞行设备上的m个传感器采集获得用于表征所述飞行设备的飞行航迹的n组传感数据，m为大于等于2的整数，n为大于零的整数；将所述n组传感数据分为共有数据和身份数据，其中，所述共有数据为所述m个传感器均能采集的数据，所述身份数据为用于表征所述m个传感器的类型的数据；分别利用所述共有数据和所述身份数据，将所述飞行航迹与航迹库中的航迹进行关联，其中，所述航迹库中包括至少一个飞行设备的至少一个飞行航迹的技术方案。首先对获取到的传感数据进行分类，分为共有数据和身份数据，然后分别利用共有数据和身份数据进行航迹关联，有效解决了现有技术中的航迹关联存在对身份信息利用不足的技术问题，进而达到利用多源信息的身份信息和共有信息分层次实现航迹关联，提高身份信息利用率的技术效果。为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本发明技术方案做详细的说明，应当理解本申请实施例以及实施例中的具体特征是对本发明技术方案的详细的说明，而不是对本发明技术方案的限定，在不冲突的情况下，本申请实施例以及实施例中的技术特征可以相互结合。第一方面请参考图1，为本发明实施例提供的一种航迹关联方法，应用于电子设备中，所述电子设备能够与飞行设备进行通信，包括：s101：获取设置在所述飞行设备上的m个传感器采集获得用于表征所述飞行设备的飞行航迹的n组传感数据，m为大于等于2的整数，n为大于零的整数；s102：将所述n组传感数据分为共有数据和身份数据，其中，所述共有数据为所述m个传感器均能采集的数据，所述身份数据为用于表征所述m个传感器的类型的数据；s103：分别利用所述共有数据和所述身份数据，将所述飞行航迹与航迹库中的航迹进行关联，其中，所述航迹库中包括至少一个飞行设备的至少一个飞行航迹。在本发明实施例中，首先执行步骤s101：获取设置在所述飞行设备上的m个传感器采集获得用于表征所述飞行设备的飞行航迹的n组传感数据，m为大于等于2的整数，n为大于零的整数。在本发明实施例中，电子设备可以是独立于飞行设备，也可以是集成在飞行设备中的设备，在此，不作具体限制。飞行设备具体可以为飞机、导弹或者为其它跟踪目标，在此，就不再一一举例了。在本发明实施例中，飞行设备上可以设置有不同类型、不同工作体制、不同数据率的多个传感器，如，ads-b、数据链、irst、esm等，当飞行设备起飞后，电子设备将获取飞行设备上的各种传感器采集到的异类异步数据，如：位置数据、静态数据或身份数据等，或者为其它传感数据，在此，就不再一一举例了。在具体实现过程中，以表示在ti时刻通过传感器采集到的数据。在获取n组传感数据之后，则执行步骤s102：将所述n组传感数据分为共有数据和身份数据，其中，所述共有数据为所述m个传感器均能采集的数据，所述身份数据为用于表征所述m个传感器的类型的数据。在本发明实施例中，对于步骤s102的具体实现过程，具体包括如下步骤：获取所述n组传感数据中每组传感数据的时间标签，共获取n个时间标签；基于所述n个时间标签，确定所述n组传感数据是否为连续的传感数据；若所述n组传感数据为连续的传感数据，将所述n组传感数据分为共有数据和身份数据。在本发明实施例中，在跟踪目标处于不同状态，如：隐身状态或可见状态时，通过传感器采集到的传感数据之间可能是连续，也可能是非连续的，因此，在本发明实施例中，为了提高关联的精确度，对连续数据和非连续数据分别采用不同的处理流程，因此，在获取n组传感数据时，首先判断n组传感数据之间是否为连续数据。在具体实现过程中，首先获取n组传感数据对应的时间标签，即采集n组传感数据时对应的时间，如下表1所示。表1采集数据编号时间标签12016.12.5.16:0222016.12.5.16:0332016.12.5.16:05……n2016.12.5.17:01在获取n组传感数据对应的时间标签后，确定相邻两组传感数据对应的时间标签之间的时间间隔是否超过预设时间间隔，若超过预设时间间隔，则确定n组传感数据为离散数据。在本发明实施例中，预设时间间隔具体可以为1小时、2小时、3小时，或者为其它预设时间间隔，本领域普通技术人员可以根据实际需要进行设置，在本发明实施例中不作具体限定。在具体实现过程中，预设时间间隔以1小时为例，n组传感数据的时间标签以表一中的数据为例，第一组传感数据和第二组传感数据之间的时间间隔为2分钟，小于预设时间间隔，第二组传感数据和第三组传感数据之间的时间间隔为2分钟，小于预设时间间隔，这样依次计算每相邻两组传感数据之间的时间间隔，若均小于预设时间间隔，则确定n组传感数据为连续传感数据。在本发明实施例中，在确定n组传感数据为连续传感数据时，则根据传感数据的特点，将n组传感数据分为共有数据和身份数据，其中，共有数据为每个传感器均能采集的数据，如：信源编号、航迹编号、航迹点的经度、纬度、高度、航速、航向、距离方位等信息；身份数据具体为用于表征传感器的身份的数据，如：ads-b建立航迹所具有的24位地址码、数据链建立航迹所具有的批号、ais建立航迹所具有的船舶呼号等，在此，就不再一一举例了。在本发明实施例中，在对接收到的n组传感数据进行分类之后，则分别利用分类后的数据进行航迹关联，即执行步骤s103：分别利用所述共有数据和所述身份数据，将所述飞行航迹与航迹库中的航迹进行关联，其中，所述航迹库中包括至少一个飞行设备的至少一个飞行航迹。在本发明实施例中，对于步骤s103的具体实现过程，具体包括如下步骤：第一步骤：基于所述身份数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的第一历史航迹；第二步骤：若不存在，则基于所述共有数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹。在本发明实施例中，对于第一步骤的具体实现过程，具体包括如下步骤：获取与所述身份数据对应的第一时间标签，及所述航迹库中的航迹对应的第二时间标签；确定所述第一时间标签是否早于所述第二时间标签中时间最晚的时间标签；若为否，则基于所述身份数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的第一历史航迹。在本发明实施例中，航迹库也成为历史航迹库，即在同一场景下，所有目标航迹的集合，其中每条航迹由航迹号、共有数据和身份数据组成，在所有目标航迹连续的条件下，航迹库具有航迹号唯一、航迹信息随场景运行更新和航迹由最新多个周期的关联结果组成的特点。在具体实现过程中，首先获取身份数据对应的时间标签，航迹库中的航迹以航迹号为1、2的航迹为例，对应的时间标签分别为：2016.12.5.15:50、2016.12.5.15:53，这时，两条航迹对应的时间标签中最晚时间标签为2016.12.5.15:53，然后确定身份信息对应的时间标签是否早于最晚时间标签2016.12.5.15:53，若：身份数据对应的时间标签为2016.12.5.15:35，则早于最晚时间标签，则忽略该身份数据，即不对该身份数据作航迹关联。若身份数据对应的时间标签晚于最晚时间标签，则将身份数据与航迹库中的航迹对应的身份数据进行匹配，具体的，通过传感器采集到的身份数据为24位地址码，而在航迹库中的存在具有24位地址码的航迹，则确定航迹库中存在与飞行航迹匹配的第一历史航迹，相继确定飞行航迹在航迹库中的存放位置，以便将后续处理结果在此位置上进行更新。在本发明实施例中，对于第二步骤的具体实现过程，具体包括如下步骤：获取所述飞行航迹与所述航迹库中的每条航迹之间的高度差、方位差及距离差；基于所述高度差、所述方位差及所述距离差，从所述航迹库中确定出候选历史航迹，其中，所述候选历史航迹与所述飞行航迹之间的高度差小于高度波门、所述候选历史航迹与所述飞行航迹之间的方位差小于方位波门、所述候选历史航迹与所述飞行航迹之间的距离差小于距离波门；确定所述候选历史航迹中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹。在本发明实施例中，对于步骤：所述获取所述飞行航迹与所述航迹库中每条航迹之间的高度差、方位差及距离差的具体实现过程，包括：确定所述飞行航迹是否在当前时刻之前的时刻与所述航迹库中的第二历史航迹关联；若为是，确定所述飞行航迹与所述第二历史航迹之间的关联是否有效；若无效，获取所述飞行航迹与所述航迹库中每条航迹之间的高度差、方位差及距离差。在本发明实施例中，首先确定飞行航迹在当前时刻之前的时刻，如：当前时刻为2016.12.5.15:50，则确定飞行航迹对应的跟踪目标在当前时刻2016.12.5.15:50之前是否与航迹库中的一条航迹相关联，如：跟踪目标在当前时刻2016.12.5.15:50之前曾与与航迹库中的第二历史航迹进行了关联。航迹号为2的航迹进行了关联。在具体实现过程中，第二历史航迹以航迹号为2的航迹为例，若飞行航迹与航迹号为2的航迹进行了关联，则进一步确定飞行航迹与航迹号为3的航迹之间的关联是否有效。在本发明实施例中，通过判断飞行航迹是否出现断批现象来确定确定飞行航迹与第二历史航迹之间的关联是否有效，具体的，如：在10s到20s之间接收到由传感器采集的传感数据，而在20s到30s之间，甚至到50秒之间都没有接收到由传感器采集的传感数据，则确定飞行航迹出现断批现象，在这种情况下就表明跟踪目标出现了较大悸动，即需要要对飞行航迹重新进行关联，若没有出现断批现象，则确定飞行航迹的关联航迹为第二历史航迹。在本发明实施例中，若确定飞行航迹与第二历史航迹之间的关联无效，获取所述飞行航迹与所述航迹库中的每条航迹之间的高度差、方位差及距离差。在本发明实施例中，n组传感数据以2组为例，采集到的传感数据，以包括高度、方位及距离，如：在t1时刻采集到的数据表示为t1(3000米，45度，200米)；在t2时刻采集到的数据表示为t2(4000米，45度，300米)，航迹库中的历史航迹以2条，每条历史航迹对应的传感数据以2组为例，具体的，航迹号为1的历史航迹在t1时刻对应的航迹点数据(3500米，40度，180米)；在t2时刻对应的航迹点数据(3800米，45度，220米)；航迹号为2的历史航迹t1时刻对应的航迹点数据(5100米，45度，300米)；在t2时刻对应的航迹点数据(3400米，45度，180米)，这时，则计算飞行航迹和历史航迹在t1时刻和t2时刻对应的高度差、方位差、距离差。在本发明实施例中，在获取飞行航迹与航迹库中航迹对应的高度差、方位差和距离差之后，则基于高度差、方位差及距离差确定候选历史航迹，具体如下所述：在具体实现过程中，预设高度差以2000米、预设方位差以15度、预设距离差以50米为例。飞行航迹与航迹号为1的历史航迹在t1时刻和t2时刻对应的高度差为500米、800米，均小于预设高度差，方位差为5度、0度，均小于预设方位差，距离差为20米、20米，均小于预设距离差，在这种情况下，则确定航迹号为1的历史航迹为候选历史航迹。飞行航迹与航迹号为2的历史航迹在t1时刻和t2时刻对应的高度差为2100、400，方位差为0度、0度，距离差为100米、20米，其中，由于在t1时刻对应的高度差大于预设高度差2000米，在这种情况下，则确定航迹号为2的历史航迹为非候选历史航迹。在本发明实施例中，在确定候选历史航迹之后，则执行步骤：确定所述候选历史航迹中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹。在本发明实施例中，请参考图2，对于上述步骤的具体实现过程具体包括如下步骤：s201：将所述飞行航迹和所述每条航迹利用最小二乘法外推到当前时刻；s202：计算所述飞行航迹和所述每条航迹之间的向量差，并取模，获取所述至少一个向量差的模；s203：获取所述飞行航迹的第一总误差均值，及所述每条航迹的第二总误差均值，共获得至少一个第二总误差均值；s204：基于所述至少一个向量差的模，所述第一总误差均值，及所述至少一个第二总误差均值，获取所述飞行航迹和所述每条航迹之间的统计相关距离；s205：基于所述统计相关距离，确定所述候选历史航迹中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹。在具体实现过程中，将航迹库中的历史航迹和飞行航迹利用最小二乘法外推到当前时间，在本发明实施例中，以航迹库中的航迹号为1的航迹为例，首先计算飞行航迹和航迹号为1的航迹之间的差向量，即，计算飞行航迹和航迹号为1的航迹在对应时刻所采集数据之间的向量差，进而计算差向量的模deltar。进一步，计算飞行航迹和航迹号为1的航迹的总误差均值，具体的，飞行航迹的总误差均值totalmeaserror＝飞行航迹的位置误差+速度误差*外推时间；航迹号为1的航迹的总误差均值totaltrackerror＝航迹号为1的航迹的位置误差+速度误差*外推时间，其中，外推时间为飞行航迹对应的时间标签与航迹号为1的航迹对应的时间标签之间的时间差。在确定飞行航迹和航迹号为1的航迹的总误差均值之后，则计算飞行航迹和航迹号为1的航迹之间的统计相关距离，具体的，corrdis＝deltar-totalmeaserror-totaltrackerror。进一步，根据统计相关距离与预设相关距离之间的关系，确定历史候选航迹中是否存在与飞行航迹匹配的第一历史航迹。在具体实现过程中，预设相关距离为corrgate*sigma，corrgate为设定值，如：280米，sigma＝max{measrss，trackrss}，measrss为飞行航迹的误差均值，trackrss为航迹号为1的航迹的误差均值。其中，飞行航迹的误差均值和航迹号为1的航迹的误差均值的具体计算过程如下：假设航迹协方差矩阵为一个6*6的矩阵，具体指距离、距离变化率、方位、方位变化率、俯仰和俯仰变化率之间的关系组成的协方差矩阵，其中，航迹协方差矩阵中元素的初始值全为1，会随着新航迹点的加入而不断更新，则更新过程具体如下所述。第一步，计算航迹协方差矩阵，记为sigma因子，记跟踪距离误差sigma因子、方位误差sigma因子和俯仰误差sigma因子分别为sigmarng、sigmaaz和sigmael，对应的计算公式分别如下式(1)-式(3)所示：其中，rngrand：距离不确定性，单位为米；azrand：方位不确定性，单位为度；selrand：俯仰不确定性，单位为度；rngsysnoise：距离系统噪声，单位为米；azsysnoise：方位系统噪声，单位为度；elmultipth：俯仰多径系数，无量纲；mlpth：多径系数的和，无量纲；elbeamwidth：传感器波束的俯仰宽度，单位为度；diffchannleslop：传感器的高差斜率，无量纲，一般取值为1.2；k1,k2,k3分别为距离分辨率平方、方位分辨率平方和俯仰分辨率平方。以上参数是传感器的性能参数或者可根据传感器的性能参数计算得出。飞行航迹协方差中的参数计算如下所示：其它元素的值都为零，covvel为协方差更新的系数，其一般取值在1～2之间。其中，sumrng1＝sumrng1+sigmarngsumrng2＝sumrng2+sigmarng*tsumrng3＝sumrng3+sigmarng*t*tsumaz1＝sumaz1+sigmaaz；sumaz2＝sumaz2+sigmaaz*tsumaz3＝sumaz3+sigmaaz*t*t；sumel1＝sumel1+sigmaelsumel2＝sumel2+sigmael*t；sumel3＝sumel3+sigmael*t*3denomaz＝sumaz1*sumaz3-sumazi2*sumaz2denomelev＝sumel1*sumel3-sumel2*sumel2；denomrng＝sumrng1*sumrng3-sumrng2*sumrng2上式中，sumrng1、sumaz1、sumel1的初始值均为1，t为飞行航迹与航迹号为1的航迹的时间差，通过以上计算，就得到了航迹协方差矩阵。同时，将sumrng1、sumrng2、sumrng3、sumaz1、sumaz2、sumaz3、sumel1、sumel2、sumel3更新到航迹相应的数据项中。第二步骤，计算飞行航迹的航迹误差均值(rss)。航迹误差均值rss的计算公式如下所示：其中，trackerror1＝cov00+cov11+cov22trackerror2和trackerror3分别为协方差矩阵的第二个和第三个特征值。对于航迹号为1的航迹的误差均值rss的计算过程同飞行航迹的航迹误差均值，在此，就不再赘述。在计算出飞行航迹的航迹误差及航迹号为1的航迹的误差均值rss之后，则可以确定sigma因子。在本发明实施例中，在n组传感数据为连续数据的情况下，且通过身份数据和共有数据进行关联后，均不存在与飞行航迹关联的第一历史航迹，则在航迹库中添加新的航迹，以获得更新后的航迹库。进一步，在本发明实施例中，在所述基于所述n个时间标签，确定所述n组传感数据是否为连续的传感数据之后，请参考图3，所述方法还包括：s301：若所述n组传感数据为非连续的传感数据，则确定所述n组传感数据中是否包含身份数据；s302：若包含，基于所述身份数据确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的第一历史航迹；s303：若不包含，基于所述n组传感数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹。在具体实现过程中，首先判断n组传感数据中是否存在身份数据，若包含身份数据，则利用身份数据，将飞行航迹与航迹库中航迹库中的航迹进行匹配，具体的，如：通过传感器采集到的身份数据为24位地址码，而在航迹库中的存在具有24位地址码的航迹，则确定航迹库中存在与飞行航迹匹配的第一历史航迹。若不包含身份数据，则利用n组传感数据确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的第一历史航迹，在本发明实施例中，对于该步骤的具体实现过程，具体包括如下步骤：确定所述n组传感数据是否具有稀疏性；若具有所述稀疏性，基于所述n组传感数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹。在本发明实施例中，对于步骤：所述确定所述n组传感数据是否具有稀疏性的具体实现过程，具体包括如下步骤：确定所述n组传感数据中相邻两组传感数据的时间标签的时间差是否小于预设时间差；或确定所述n组传感数据中相邻两组传感数据中空间角度的差值是否小于预设空间角度差；或确定所述n组数据中相邻两组传感数据的维度是否一致，或经过坐标转换后的维度是否一致。在具体实现过程中，n组数据稀疏性的判断可以从时间、空间、信息维度中任一维度或者多个维度的组合进行判断，下面则分别从时间、空间、信息维度三个方面对稀疏性的判断进行阐述。假设表示相邻时刻的数据。第一、时间角度。假设给定一时间阈值εtime，如果该信息满足|ti-ti+1|＜εtime，i＝1...n-1，即任意相邻两组传感数据之间的时间差小于预设时间差，则认为相邻两组传感数据info(ti)和info(ti+1)在时间角度是稀疏的。在本发明实施例中，预设时间差具体可以为1s、2s或者为3s，或者为别的预设时间差，本领域普通技术人员可以根据实际情况进行设置，在本发明实施例中不作具体限定。第二、空间角度。在本发明实施例中，空间角度主要包括：方位、高度、俯仰角等信息，假设给定一组空间阈值εspace＝{ε1，ε2，…，εn}，且info(ti)和info(ti+1)中信息无缺失，则对于空间角度中的角度，如：方位、高度或俯仰角中的任意一个均有则info(ti)和info(ti+1)在空间k角度是稀疏的；如果对于均有成立，则info(ti)和info(ti+1)在空间角度是稀疏的。第三、信息维度角度。假设相邻时刻信息维度不一致或经过坐标转换后不一致，即表明info(ti)或info(ti+1)中信息有缺失，则默认该相邻数据是稀疏的。其中，信息维度不一致指的是传感数据的坐标系各异，如：通过雷达点迹可能为载机坐标系下的距离、方位和俯仰，而ads-b的点迹则为地球坐标系下的经度、纬度和高度，这两者坐标系之间是可以相互转换的，如果两者经过转换之后，信息维度仍不一致，如：假设ti时刻信息包含有经度、纬度、高度、速度、航向等信息，而在ti+1时刻仅有高度、航速和航向，则表明该传感数据在信息维度角度是稀疏的。在本发明实施例中，在n组传感数据具有稀疏性时，则对n组传感数据进行聚类和分类的处理，聚类方法具体可以为划分法、层次法、密度算法、图论聚类法或者为别的算法，在此，就不再一一举例了；分类方法具体可以为决策树、贝叶斯、人工神经网络或者为别的分类方法，本领域普通技术人员可以根据实际需要进行选择，在本发明实施例中不作具体限定。在本发明实施例中，在通过聚类和分类对n组传感数据进行处理后，则确定采集的n组传感数据的数量是否超出预设数量，在超出预设数量时，则通过n组数据，即共有数据，如：位置数据相关，对飞行航迹进行关联。通过本发明实施例提供的上述技术方案，在n组传感数据为非连续数据时，提出针对非连续数据的处理流程，进而达到提高关联精确度的技术效果。在航迹关联过程中，由于共有数据的不确定性、目标分布等情况，可能发生关联冲突，因此，在本发明实施例中，为了避免关联冲突的存在，进一步，在本发明实施例中，在所述若不存在，则基于所述共有数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹之后，所述方法还包括：确定所述飞行航迹是否存在关联冲突；其中，所述关联冲突为所述飞行设备在不同时间段关联上不同的历史航迹；若存在关联冲突，对所述飞行航迹的关联结果进行调整，获取新的关联结果。在本发明实施例中，在对飞行航迹进行关联后，需要进一步判断跟踪目标是否存在冲突，即判断飞行设备在不同时间段关联上不同的历史航迹，如：跟踪目标在第一个数据采集周期关联上航迹库中航迹号为1的航迹，在第二个数据采集周期关联上航迹库中航迹号为2的航迹，这时，则确定飞行航迹存在关联冲突。在飞行航迹存在关联冲突时，则要对飞行航迹的关联结果进行调整，在本发明实施例中，对于步骤：若存在关联冲突，对所述飞行航迹的关联结果进行调整，获取新的关联结果的具体实现过程，包括但不限于以下两种实现方式，下面分别对这两种实现方式进行详细描述。第一种实现方式，请参考图4，包括如下步骤：s401：确定所述第一历史航迹的当前航迹号与在所述当前时刻之间的时刻关联的第三历史航迹的历史航迹号是否相同；s402：若不同，则获取所述飞行航迹与所述第三历史航迹的关联次数；s403：若所述关联次数大于1，则将所述飞行航迹的关联航迹由所述第一历史航迹调整为所述第三历史航迹。在具体实现过程中，首先获取第一历史航迹的航迹号nk，在当前时刻之间的时刻与飞行航迹关联的第三历史航迹的航迹号m，然后判断nk与m是否相同，在不相同时，获取飞行航迹与第三历史航迹的关联次数。如果关联次数大于1，则将飞行航迹的关联航迹调整为第三历史航迹。如果关联次数等于1，则判断第一历史航迹和第三历史航迹是否均存在身份数据具体的，如：若第一历史航迹存在身份数据，第三历史航迹不存在身份数据，则确定飞行航迹的关联航迹为第一历史航迹；若第一历史航迹不存在身份数据，第三历史航迹存在身份数据，则将飞行航迹的关联航迹调整为第三历史航迹；若第一历史航迹不存在身份数据，第三历史航迹也不存在身份数据，则暂不输出关联结果。第二种实现方式，请参考图5，包括如下步骤：s501：确定所述m个传感器采集数据的周期，及所述m个传感器采集数据的周期与所述第一历史航迹对应的采样周期之间的采样间隔；s502：确定所述第一历史航迹在所述m个传感器采集数据的周期是否关联成功；s503：若关联成功，确定所述第一历史航迹在所述采样间隔内的关联质量序列是否为递增序列；所述关联质量序列为对所述第一历史航迹的关联结果中正确关联结果的累加；s504：若为递增序列，将所述飞行航迹与所述第一历史航迹关联。在具体实现过程中，确定传感器采集数据的周期，如10s、20s或者为30s，或者为其它数据采集周期，本领域普通技术人员可以根据实际需要进行设置，在本发明实施例中不作具体限定。以及传感器采集数据周期与航迹库中航迹的周期，如：11s、22s或者为32s，这时，两者之间的周期间隔为1s、2s或者为3s。在本发明实施例中，首先确定与飞行航迹关联的第一历史航迹在传感器采集数据的周期内容是否关联成功，若关联成功，则继续确定第一历史航迹在周期间隔内的关联质量序列，如：在第一周期间隔内关联成功、在第二周期间隔内关联成功、在第三周期内关联成功，在每个周期间隔内均关联成功，则表明关联质量序列为递增关联质量序列，具体的，对于第一历史航迹，已经关联成功了5次，那么关联质量可能为0.95；如果第6次也关联成功，那么关联质量可能为0.98；但是如果第6次发生了关联冲突，那么关联质量可能为0.85，因此，从关联质量的变化趋势可以推出是否发生了关联冲突。在本发明实施例中，在关联质量序列为递增质量序列时，则确定飞行航迹的关联航迹为第一历史航迹。第二方面基于第一方面同样的发明构思，请参考图6，本发明实施例还提供一种电子设备，所述电子设备能够与飞行设备进行通信，包括：第一获取单元601，用于获取设置在所述飞行设备上的m个传感器采集获得用于表征所述飞行设备的飞行航迹的n组传感数据，m为大于等于2的整数，n为大于零的整数；第一划分单元602，用于将所述n组传感数据分为共有数据和身份数据，其中，所述共有数据为所述m个传感器均能采集的数据，所述身份数据为用于表征所述m个传感器的类型的数据；第一关联单元603，用于分别利用所述共有数据和所述身份数据，将所述飞行航迹与航迹库中的航迹进行关联，其中，所述航迹库中包括至少一个飞行设备的至少一个飞行航迹。可选的，所述第一划分单元602用于：获取所述n组传感数据中每组传感数据的时间标签，共获取n个时间标签；基于所述n个时间标签，确定所述n组传感数据是否为连续的传感数据；若所述n组传感数据为连续的传感数据，将所述n组传感数据分为共有数据和身份数据。可选的，所述第一关联单元603用于：基于所述身份数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的第一历史航迹；若不存在，则基于所述共有数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹。可选的，所述第一关联单元603用于：获取与所述身份数据对应的第一时间标签，及所述航迹库中的航迹对应的第二时间标签；确定所述第一时间标签是否早于所述第二时间标签中时间最晚的时间标签；若为否，则基于所述身份数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的第一历史航迹。可选的，所述第一关联单元603用于：获取所述飞行航迹与所述航迹库中的每条航迹之间的高度差、方位差及距离差；基于所述高度差、所述方位差及所述距离差，从所述航迹库中确定出候选历史航迹，其中，所述候选历史航迹与所述飞行航迹之间的高度差小于高度波门、所述候选历史航迹与所述飞行航迹之间的方位差小于方位波门、所述候选历史航迹与所述飞行航迹之间的距离差小于距离波门；确定所述候选历史航迹中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹。可选的，所述第一关联单元603用于：确定所述飞行航迹是否在当前时刻之前的时刻与所述航迹库中的第二历史航迹关联；若为是，确定所述飞行航迹与所述第二历史航迹之间的关联是否有效；若无效，获取所述飞行航迹与所述航迹库中每条航迹之间的高度差、方位差及距离差。可选的，所述第一关联单元603用于：将所述飞行航迹和所述每条航迹利用最小二乘法外推到当前时刻；计算所述飞行航迹和所述每条航迹之间的向量差，并取模，获取所述至少一个向量差的模；获取所述飞行航迹的第一总误差均值，及所述每条航迹的第二总误差均值，共获得至少一个第二总误差均值；基于所述至少一个向量差的模，所述第一总误差均值，及所述至少一个第二总误差均值，获取所述飞行航迹和所述每条航迹之间的统计相关距离；基于所述统计相关距离，确定所述候选历史航迹中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹。可选的，在所述基于所述n个时间标签，确定所述n组传感数据是否为连续的传感数据之后，所述电子设备还包括：第一确定单元，用于若所述n组传感数据为非连续的传感数据，则确定所述n组传感数据中是否包含身份数据；第二确定单元，用于若包含，基于所述身份数据确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的第一历史航迹；第三确定单元，用于若不包含，基于所述n组传感数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹。可选的，所述第三确定单元用于：确定所述n组传感数据是否具有稀疏性；若具有所述稀疏性，基于所述n组传感数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹。可选的，所述第三确定单元用于：确定所述n组传感数据中相邻两组传感数据的时间标签的时间差是否小于预设时间差；或确定所述n组传感数据中相邻两组传感数据中空间角度的差值是否小于预设空间角度差；或确定所述n组数据中相邻两组传感数据的维度是否一致，或经过坐标转换后的维度是否一致。可选的，在所述若不存在，则基于所述共有数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹之后，所述电子设备还包括：第四确定单元，用于确定所述飞行航迹是否存在关联冲突；其中，所述关联冲突为所述飞行设备在不同时间段关联上不同的历史航迹；第一调整单元，用于若存在关联冲突，对所述飞行航迹的关联结果进行调整，获取新的关联结果。可选的，所述第一调整单元，用于：确定所述第一历史航迹的当前航迹号与在所述当前时刻之间的时刻关联的第三历史航迹的历史航迹号是否相同；若不同，则获取所述飞行航迹与所述第三历史航迹的关联次数；若所述关联次数大于1，则将所述飞行航迹的关联航迹由所述第一历史航迹调整为所述第三历史航迹。可选的，所述第一调整单元用于:确定所述m个传感器采集数据的周期，及所述m个传感器采集数据的周期与所述第一历史航迹对应的采样周期之间的采样间隔；确定所述第一历史航迹在所述m个传感器采集数据的周期是否关联成功；若关联成功，确定所述第一历史航迹在所述采样间隔内的关联质量序列是否为递增序列；所述关联质量序列为对所述第一历史航迹的关联结果中正确关联结果的累加；若为递增序列，将所述飞行航迹与所述第一历史航迹关联。本申请实施例中的上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种技术效果：一、由于本发明实施例中的技术方案，采用获取设置在所述飞行设备上的m个传感器采集获得用于表征所述飞行设备的飞行航迹的n组传感数据，m为大于等于2的整数，n为大于零的整数；将所述n组传感数据分为共有数据和身份数据，其中，所述共有数据为所述m个传感器均能采集的数据，所述身份数据为用于表征所述m个传感器的类型的数据；分别利用所述共有数据和所述身份数据，将所述飞行航迹与航迹库中的航迹进行关联，其中，所述航迹库中包括至少一个飞行设备的至少一个飞行航迹的技术方案。首先对获取到的传感数据进行分类，分为共有数据和身份数据，然后分别利用共有数据和身份数据进行航迹关联，有效解决了现有技术中的航迹关联存在对身份信息利用不足的技术问题，进而达到利用多源信息的身份信息和共有信息分层次实现航迹关联，提高身份信息利用率的技术效果。二、由于本发明实施例中的技术方案，采用若所述n组传感数据为非连续的传感数据，则确定所述n组传感数据中是否包含身份数据；若包含，基于所述身份数据确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的第一历史航迹；若不包含，基于所述n组传感数据，确定所述航迹库中是否存在与所述飞行航迹匹配的所述第一历史航迹的技术手段，即在确定传感数据为非连续传感数据的情况下，利用身份数据和共有数据对对离散点迹进行处理，进而达到提高关联精确度的技术效果。三、由于本发明实施例中的技术方案，采用确定所述飞行航迹是否存在关联冲突；其中，所述关联冲突为所述飞行设备在不同时间段关联上不同的历史航迹；若存在关联冲突，对所述飞行航迹的关联结果进行调整，获取新的关联结果的技术手段，即利用共有数据和身份数据完成航迹关联后，还要确定关联是否存在冲突，若存在冲突，则需要对关联对象进行调整，进而达到提高关联精确度的技术效果。以上所述，以上实施例仅用以对本申请的技术方案进行了详细介绍，但以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想，不应理解为对本发明的限制。本
技术领域：
的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。当前第1页12