使用具有广泛不同误差大小的数据进行空间滤波的系统和方法与流程
本公开的领域一般涉及对空间信号数据的滤波，并且更具体地涉及使用由广域监视传感器产生并具有广泛不同误差大小的数据进行空间滤波的系统和方法。
背景技术：
在已知的空间数据滤波系统和方法中，信号的接收和分类是具有挑战性的，其中具有不同维数和广泛不同的误差大小的空间数据(例如，雷达感测应用中的脉冲描述符字(pdw))从一个或多个广域传感器获得。在这种已知的空间滤波系统和方法中，信号与噪声和干扰的分离也是有问题的，其中感兴趣的信号的数量大，并且空间内容是分类目的的优先级。在这种已知的系统和方法中，将具有不同程度的空间误差(例如，从非常稀疏到非常精细的空间分辨率的范围)的多个传感器融合在一起用于处理是低效率的、缺乏高度复杂的、昂贵的且内存密集型的计算架构。当已知的空间滤波系统和方法需要消除噪声和干扰以便空间匹配采样帧之间的信息时，该问题更为复杂化。此外，在至少一些已知的空间数据过滤系统和方法中，包括部署在空间监视操作中的那些空间数据过滤系统和方法，其中尺寸、重量和功率需求是重要的设计考虑因素，改进检测范围、处理和分类性能以及降低功耗需要增加计算资源。在至少一些已知的空间数据过滤系统和方法中，此类增强所需的计算资源超过了空中监视平台的尺寸和重量限制，使得实现上述改进成为问题。
至少一些已知的空间数据过滤系统和方法采用预调节步骤，诸如在空间滤波之前进行去噪和盲源分离，用于处理具有广泛变化的误差大小的数据集的不同方法和系统导致各种低效率，包括将空间数据精确匹配到不同稀疏度的网格。进一步地，至少一些已知的空间数据过滤系统和方法是无能力的、缺乏高度精细的、复杂的且昂贵的后处理架构，以便随着时间推移将包含空间数据的向量统计地连接在一起，该包含空间数据的向量由广域传感器导出并且具有不同维数和广泛变化的误差大小。最后，在这个情况中，至少一些已知的空间数据滤波系统和方法使用从广域传感器获得的空间数据，难以辨别具有可接受误差的固定信号发射器和移动信号发射器之间的差别。
技术实现要素：
在一方面，提供用于对由至少一个监视平台生成的多个信号参数向量中的数据进行空间滤波的方法，至少一个监视平台包括至少一个传感器，该传感器经配置从信号发射器接收多个信号，每个信号参数向量从多个信号中的一个信号导出。该方法包括随着包括第一时间和在第一时间之后发生的第二时间的时间推移，接收在计算设备处的多个信号参数向量，该计算设备经配置对多个信号参数向量中的每个信号参数向量进行去交错(deinterleave)，每个信号参数向量具有至少一个坐标，该坐标包括从至少一个传感器导出并与信号发射器相关联的信息，其中该信息包括具有第一空间数据类型和第二空间数据类型的至少两种类型的空间数据。该方法还包括确定第一空间数据类型的多个第一坐标的第一误差大小，和第二空间数据类型的多个第二坐标的第二误差大小。该方法进一步包括，当第一误差大小与第二误差大小相差预定量时，将到多个阵列的第一阵列的多个第一坐标，和到多个阵列的第二阵列的多个第二坐标，传送到存储在存储器中并且具有多个阵列的阵列数据结构，其中第一阵列包括第一数量的元素，并且第二阵列包括与第一数量的元素不同的第二数量的元素，并且其中多个阵列中的每个阵列表示物理空间域，通过至少一个传感器从物理空间域中接收多个信号。该方法还包括，用计算设备确定多个椭圆误差区域概率对象，多个椭圆误差区域概率对象包括表示多个第一坐标的第一概率密度函数(pdf)的第一椭圆误差区域概率对象，和表示多个第二坐标的第二pdf的第二椭圆误差区域概率对象，其中第一椭圆误差区域概率对象和第二椭圆误差区域概率对象中的每个与第一阵列和第二阵列中的至少一个相关联地存储在存储器中。该方法进一步包括，用计算设备确定交叉区域，交叉区域包括第一椭圆误差区域概率对象的至少一部分和第二椭圆误差区域概率对象的至少一部分，其中交叉区域进一步包括第一数量的元素中的至少一部分和第二数量的元素中的至少一部分，并且其中交叉区域表示在第二时间处信号发射器在物理空间域中的最高概率位置。
在另一方面，提供用于空间滤波由信号发射器产生并由至少一个监视平台接收的多个信号导出的数据的系统。该系统包括经配置接收多个信号的至少一个传感器。该系统还包括预处理器，该预处理器耦连到传感器并且经配置产生多个信号参数向量，多个信号参数向量中的每个信号参数向量从多个信号中的一个信号导出并且包括至少一个坐标，该坐标包括从至少一个传感器导出并与信号发射器相关联的信息，其中信息包括具有第一空间数据类型和第二空间数据类型的至少两种类型的空间数据。该系统进一步包括耦连到预处理器并且包括存储器的计算设备，该计算设备经配置对多个信号参数向量中的每个信号参数向量进行去交错，其中计算设备被编程为，随着包括第一时间和在第一时间之后发生的第二时间的时间的推移，接收来自预处理器的多个信号参数向量。计算设备还被编程为确定第一空间数据类型的多个第一坐标的第一误差大小和第二空间数据类型的多个第二坐标的第二误差大小。计算设备进一步被编程为当第一误差大小与第二误差大小相差预定量时，将到多个阵列中的第一阵列的多个第一坐标，和到多个阵列中的第二阵列的多个第二坐标，传送到存储在存储器中并且具有多个阵列的阵列数据结构，其中第一阵列包括第一数量的元素，并且第二阵列包括与第一数量的元素不同的第二数量的元素，并且其中多个阵列中的每个阵列表示物理空间域，通过至少一个传感器从物理空间域中接收多个信号。该计算设备还被编程为确定多个椭圆误差区域概率对象，多个椭圆误差区域概率对象包括表示多个第一坐标的pdf的第一椭圆误差区域概率对象和表示多个第二坐标的第二pdf的第二椭圆误差区域概率对象，其中第一椭圆误差区域概率对象和第二椭圆误差区域概率对象中的每个与第一阵列和第二阵列中的至少一个相关联地存储在存储器中。该计算设备进一步被编程为确定交叉区域，交叉区域包括第一椭圆误差区域概率对象的至少一部分和第二椭圆误差区域概率对象的至少一部分，其中交叉区域进一步包括第一数量的元素的至少一部分和第二数量的元素的至少一部分，并且其中交叉区域表示在第二时间处信号发射器在物理空间域中的最高概率位置。
在另一方面，提供具有呈现在其上的计算机可执行指令的非暂时性计算机可读存储器。当由计算设备执行时，计算机可读指令使计算设备随着包括第一时间和在第一时间之后发生的第二时间的时间的推移，接收包括第一空间数据类型的多个第一坐标和第二空间数据类型的多个第二坐标的多个信号参数向量，多个信号参数向量中的每个信号参数向量从由信号发射器产生并由至少一个传感器接收的多个信号中的一个信号导出。计算机可读指令还使得计算设备能够确定多个第一坐标的第一误差大小和多个第二坐标的第二误差大小。当第一误差大小与第二误差大小相差预定量时，计算机可读指令进一步使计算设备将到多个阵列的第一阵列的多个第一坐标，和到多个阵列的第二阵列的多个第二坐标，传送到存储在存储器中并且具有多个阵列的阵列数据结构，其中第一阵列包括第一数量的元素，并且第二阵列包括与第一数量的元素不同的第二数量的元素，并且其中多个阵列中的每个阵列表示物理空间域，通过至少一个传感器从物理空间域中接收多个信号。计算机可读指令还使计算设备能够确定多个椭圆误差区域概率对象，多个椭圆误差区域概率对象包括表示多个第一坐标的第一pdf的第一椭圆误差区域概率对象，和表示多个第二坐标的第二pdf的第二椭圆误差区域概率对象，其中第一椭圆误差区域概率对象和第二椭圆误差区域概率对象中的每个与第一阵列和第二阵列中的至少一个相关联地存储在存储器中。计算机可读指令进一步使计算设备能够确定交叉区域，交叉区域包括第一椭圆误差区域概率对象的至少一部分和第二椭圆误差区域概率对象的至少一部分，其中交叉区域进一步包括第一数量的元素的至少一部分和第二数量的元素的至少一部分，并且其中交叉区域表示在第二时间处信号发射器在物理空间域中的最高概率位置。
附图说明
当参考附图阅读以下详细描述时，将更好地理解本公开的这些和其它特征、方面和优点，其中贯穿附图相同的符号表示相同的部件，其中：
图1是具有由空中监视平台监视的二维地面上的移动信号发射器的示例性物理环境的示意图。
图2是具有由图1所示的空中监视平台监视的地面上的固定信号发射器的替代物理环境的示意图。
图3是可以与图1和图2所示的空中监视平台一起使用的示例性信号处理系统的示意图。
图4是可以与图3所示的信号处理系统一起使用的用于去交错信号参数向量数据的示例性过程的示意图。
图5是可以与图4的过程一起使用的椭圆误差区域概率对象操作的示意图。
图6是可以与图3所示的信号处理系统一起使用的滤波过程的流程图。
图7是可以与图3所示的信号处理系统一起使用的概率密度函数(pdf)匹配过程的流程图。
图8a是由图3所示的信号处理系统确定的四点椭圆交叉的示意图。
图8b是由图3所示的信号处理系统确定的三点椭圆交叉的示意图。
图8c是由图3所示的信号处理系统确定的两点椭圆交叉的示意图。
图9是由图3所示的信号处理系统确定的多个内部网格点的示意图。
图10是基于由图3所示的信号处理系统确定的多个空间类型信号数据块的椭圆误差区域概率的示意图。
图11a是由图3所示的信号处理系统确定的多个椭圆误差区域概率在第一时间处的联合和交叉的示意图。
图11b是由图3所示的信号处理系统确定的在第二时间处的多个椭圆误差区域概率的联合和交叉的示意图。
图12是使用具有广泛变化的误差大小的数据进行空间滤波的示例性方法的流程图，该数据可以与图3所示的信号处理系统一起使用。
图13是使用具有广泛变化的误差大小的数据进行空间滤波的替代的方法的流程图，该数据可以与图3所示的信号处理系统一起使用。
图14是使用具有广泛变化的误差大小的数据进行空间滤波的替代的方法的流程图，该数据可以与图3所示的信号处理系统一起使用。
图15是使用具有广泛变化的误差大小的数据进行空间滤波的替代的方法的流程图，该数据可以与图3所示的信号处理系统一起使用。
除非另有说明，本文提供的附图意味着说明本公开的示例的特征。这些特征被确信可应用于包括本公开的一个或多个示例的各种系统。因此，附图并不意味着包括本领域普通技术人员已知的实践本文公开的示例所需的所有常规特征。
具体实施方式
在以下说明书和权利要求书中，将提及若干术语，其应被定义为具有以下含义。
除非上下文另有明确规定，否则单数形式的“一”、“一个”和“所述”包括复数。
“可选”或“可选地”是指随后描述的事件或情况可能发生或可能不发生，并且该描述包括事件发生的实例和事件不发生的实例。
如在此贯穿本说明书和权利要求书中所使用的近似语言可以被应用于修改可允许变化的任何定量表示，而不导致与其相关的基本功能的改变。因此，由诸如“约”、“大致”和“基本”等一个或多个术语修改的值不限于所指定的精确值。在至少一些情况下，近似语言可以对应于用于测量该值的仪器的精度。在这里和整个说明书和权利要求书中，范围限制可以被组合和/或互换，并且这些范围被识别并且包括其中包含的所有子范围，除非上下文或语言另有指示。
如本文所使用的，术语“处理器”和“计算机”及相关术语例如“处理设备”、“计算设备”和“控制器”不限于仅本领域中称为计算机的那些集成电路，而是广泛地指微控制器、微型计算机、可编程逻辑控制器(plc)、专用集成电路(asic)和其他可编程电路，并且这些术语在本文中可互换使用。在本文描述的示例中，存储器可以包括但不限于计算机可读介质，诸如随机存取存储器(ram)，和计算机可读非易失性介质，诸如闪速存储器。可替代地，也可以使用软盘、光盘-只读存储器(cd-rom)、磁光盘(mod)和/或数字通用光盘(dvd)。此外，在这里描述的示例中，附加的输入通道可以是但不限于与诸如鼠标和键盘的操作者界面相关联的计算机外围设备。可替代地，也可以使用可以包括但不限于例如扫描仪的其它计算机外围设备。此外，在示例性示例中，附加的输出通道可以包括但不限于操作者界面监视器。
此外，如本文所使用的，术语“盲源分离”、“盲源分离的”和“盲源的分离”是指用于从多个混合信号分离出(例如，滤波)一个或多个感兴趣的源信号的系统和方法。在包括但不限于未确定的情况(例如，比信号源更少的观测信号)的应用中，盲源分离有助于从任意一组时变信号(例如，来自一个或多个信号发射器的雷达脉冲)滤波感兴趣的纯信号，而不依赖于关于源信号或信号混合过程的大量已知信息。
进一步地，如本文所使用的，术语“去噪”，“去噪的”和“去除噪声”涉及用于改善从嘈杂环境接收的感兴趣的信号的质量和先决条件的设备、系统和方法。去噪接收到的感兴趣的信号有助于使用附加设备、系统和下游的方法对接收到的感兴趣的信号的附加信号处理，其中感兴趣的信号最初由接收设备例如天线接收。
此外，如本文所使用的，术语“实时”是指相关联的事件的发生时间、预定数据的测量和收集时间、处理数据的时间以及系统响应于事件和环境的时间中的至少一个。在本文所述的示例中，这些活动和事件基本上瞬间发生。
使用具有由本文所述的广域监视传感器产生的广泛不同误差大小的数据进行空间滤波的系统和方法使得能够有效且高效地接收和分类信号，其中空间数据具有不同的维数和广泛变化的误差大小。这里描述的示例还有助于将信号与噪声和干扰分离，其中感兴趣的信号的数量大，并且空间内容是分类的优先级。本文描述的示例简化了消除噪声和干扰所需的处理，以便在多个采样帧之间进行空间匹配信息，包括从融合在一起的多于一个的传感器导出空间数据。使用具有由本文所述的广域监视传感器产生的广泛不同误差大小的数据进行空间滤波的系统和方法还有助于有效的位置匹配，其中相对于已知的空间滤波系统和方法，使用更简单的处理架构，由广域传感器监视的空间区域很大，并且空间数据具有不同的维数和广泛变化的误差大小。本文描述的示例进一步提供了在空中监视操作中的改进的检测面积、处理和分类性能以及降低的功率消耗，而不增加计算资源超出对设计约束的限制。使用具有由本文所述的广域监视传感器产生的广泛不同误差大小的数据进行空间滤波的系统和方法还有助于从监视大空间区域的广域传感器获得的空间数据的高效且有效的高性能后处理。本文描述的示例还使得从广域传感器导出的包含空间数据的向量能够随着时间推移统计地结合在一起，并且能够具有不同的维数和广泛变化的误差大小。本文所描述的示例进一步有助于使用从广域传感器获得的空间数据，辨别具有可接受误差的固定信号发射器和移动信号发射器之间的差别。
图1是具有在二维地面4上的至少一个移动信号发射器2的示例性物理环境1的示意图，二维地面4由包括但不限于飞机7的空中监视平台6监视。在示例性示例中，移动信号发射器2实施在具有轮11的基于地面的信号发射器8中。在其他示例中，虽然未示出，但多个基于地面的信号发射器8存在于地面4上。基于地面的信号发射器8包括收发机10，收发器10经配置将基于电磁的信号(例如，包括但不限于脉冲雷达信号的雷达信号)传送到包括但不限于天空12的三维空间中。收发机10还经配置通过至少一个信号的反射检测空中监视平台6，至少一个信号包括但不限于从第一位置16在第一时间传送到天空12中的第一信号14和从第二位置20在第二时间传送到天空12中的第二信号18。由基于地面的信号发射器8可检测的空中监视平台6的特征包括但不限于，在天空12中的空中监视平台6的空间信息从第一信号14的第一反射信号22和第二信号18的第二反射信号24辨别出。空间信息包括但不限于，空中监视平台6与收发机10的距离(例如，面积)、来自收发机10的方位角、相对于收发机10的高度、以及空中监视平台6的速度。
此外，在示例性示例中，空中监视平台6包括具有天线28的信号处理平台26。天线28经配置接收包括第一信号14和第二信号18的多个信号29。天线28还经配置将第一信号14和第二信号18中的至少一个传送到信号处理平台26。天线28和信号处理平台26包括模拟和数字电子电路部件(未示出)，其经配置进行检测、处理、量化、存储和显示多个信号29的各种特征中的至少一个，多个信号29的各种特征包括但不限于频率、到达时间、出发时间、脉冲宽度、脉冲振幅、脉冲重复间隔和到达角度(aoa)。信号处理平台26还包括经配置从多个信号29中的每个信号29产生至少一个信号参数向量的模数转换器。信号参数向量包括上述特征中的至少一个特征作为数字数据(例如，至少一个信号数据块，在本文中也称为“坐标”)，该数字数据将使用基于计算机的方法在运行从非暂时性计算机可读存储介质(例如，存储器)执行的软件的电子硬件上进行处理。
在操作中，在示例性示例中，信号处理平台26提供关于位于天线28的可监视区域30中的地面4上的基于地面的信号发射器8的空间和识别信息。在其他示例中，虽然未示出，但可监视区域30是位于水体表面下方的可监视区域。由信号处理平台26实施的信号处理方法，包括基于计算机的方法，基本上实时地生成数据，有助于基于地面的信号发射器8的特性的基本上实时的确定。基于地面的信号发射器8的特性(由通过信号处理平台26实施的信号处理方法来确定)包括但不限于基于地面的信号发射器8在可监视区域30中操作的授权、基于地面的信号发射器8是移动的还是固定的、以及威胁级别(例如，识别是敌还是友-iff)，该威胁是基于地面的信号发射器8对空中监视平台6、在可监视区域30中的其他基于地面的信号发射器8以及在可监视区域30和天空12中的至少一个中的任何其他人员和财产(例如，与信号处理平台26的用户相关联的系统或设备31，包括但不限于巡逻直升机32)中的至少一个提出的。
此外，在示例性示例的操作中，由通过信号处理平台26实施的信号处理方法确定的基于地面的信号发射器8的特性也导致在与信号处理平台26的电通信和数据通信中的至少一个中，物理设备和系统的各种基本实时的物理动作。例如，由通过信号处理平台26实施的信号处理方法确定的基于地面的信号发射器8的特性被显示在人机界面(hmi)和显示器中的至少一个上，包括但不限于作为具有表示包括可监视区域30的二维物理空间域的网格的地图，其中基于地面的信号发射器8的标识和现在、过去和预期的位置中的至少一个基本上被实时地绘制在其各自的网格坐标处。此外，例如，由通过信号处理平台26实施的信号处理方法确定的基于地面的信号发射器8的特性基本上实时地作为数据传送到空中监视平台6中的致动器控制器(例如，飞机7的舵和襟翼)以有助于其逃避操纵(例如，通过飞机7的自动驾驶功能，包括其中飞机7是无人驾驶机(uav))，以避免基于地面的信号发射器8的操作区域被确定为是有威胁的。
作为另一示例，在没有授权的情况下，由通过信号处理平台26实施的信号处理方法确定的基于地面的信号发射器8的特性被基本上实时地作为警告信号的数据被传送到可监视区域30中操作的基于地面的信号发射器8。除了警告信号之外，由通过信号处理平台26实施的信号处理方法确定的基于地面的信号发射器8的特性基本上实时地作为警报信号的数据被传送到相关联的移动系统(例如，巡逻直升机32)，该移动系统在特定的未经授权的和/或威胁的基于地面的信号发射器8的附近操作。例如，警报信号被传送到警察和军事单位(包括机器人和具有致动器控制器的自主单元(例如，uav)中的至少一个)中的至少一个，该致动器控制器经配置接收数据并且致动朝向未经授权的和/或威胁的基于地面的信号发射器8的定向运动(例如，以便中和特定的未经授权的和/或威胁的基于地面的信号发射器8)。此外，例如，由通过信号处理平台26实施的信号处理方法确定的基于地面的信号发射器8的特性基本上实时地作为控制信号的数据被传送到电子支持测量(esm)和定位在近端天线28和远端空中监视平台6中的至少一个的电子战(ew)系统中的至少一个，以例如在没有授权的情况下，引导在可监视区域30中操作的基于地面的信号发射器8处的干扰信号(未示出)。
图2是具有在由空中监视平台6(包括但不限于uav35)监视的地面4上的至少一个固定信号发射器34的可替代物理环境33的示意图。在可替代示例中，固定信号发射器34实施在基于地面的信号发射器36中。在其它示例中，虽然未示出，但多个基于地面的信号发射器36存在于地面4上。基于地面的信号发射器36包括收发机10，收发机10经配置将基于电磁的信号(例如，包括但不限于脉冲雷达信号的雷达信号)传送到包括但不限于天空12的三维空间中。收发机10还经配置通过在多个时间点上的至少一个信号的反射检测空中监视平台6。可由基于地面的信号发射器36检测的空中检测平台6的特性包括但不限于，在天空12中的空中监视平台6的空间信息从由收发器10接收的第一信号14的第一反射信号22辨别出。空间信息包括但不限于，空中监视平台6与收发机10的距离、来自收发机10的方位角、相对于收发机10的高度、以及空中监视平台6的速度。
此外，在可替代示例中，空中监视平台6包括具有天线28的信号处理平台26。天线28经配置接收多个信号29，并且将第一信号14传送到信号处理平台26。天线28和信号处理平台26包括模拟和数字电子电路部件(未示出)，其经配置进行检测、处理、量化、存储和显示多个信号29的各种特征中的至少一个，多个信号29的各种特征包括但不限于频率、到达时间、出发时间、脉冲宽度、脉冲振幅、脉冲重复间隔和aoa。信号处理平台26还包括经配置从多个信号29中的每个信号29产生至少一个信号参数向量的模数转换器。信号参数向量包括上述特征中的至少一个特征作为数字数据(例如，至少一个信号数据块，在本文中也称为“坐标”)，该数字数据将使用基于计算机的方法在运行从非暂时性计算机可读存储介质(例如，存储器)执行的软件的电子硬件上进行处理。
在操作中，在示例性示例中，信号处理平台26提供关于位于天线28的可监视区域30中的地面4上的第三位置38处的基于地面的信号发射器36的空间和识别信息。由信号处理平台26实施的信号处理方法(包括基于计算机的方法)基本上实时地生成进一步的数据，有助于基于地面的信号发射器36的特性的基本实时的确定。基于地面的信号发射器36的特性(由通过信号处理平台26实施的信号处理方法来确定)包括但不限于基于地面的信号发射器36在可监视区域30中操作的授权、基于地面的信号发射器36是移动的还是固定的、以及威胁级别，该威胁是基于地面的信号发射器36对空中监视平台6、在可监视区域30中的其他基于地面的信号发射器36以及在可监视区域30和天空12中的至少一个中的任何其他人员和财产(例如，与信号处理平台26的用户相关联的系统或设备31，包括但不限于具有轮11的巡逻交通工具40)中的至少一个提出的。
此外，在示例性示例的操作中，由通过信号处理平台26实施的信号处理方法确定的基于地面的信号发射器36的特性也导致在与信号处理平台26的电通信和数据通信中的至少一个中，物理设备和系统的各种基本实时的物理动作。例如，由通过信号处理平台26实施的信号处理方法确定的基于地面的信号发射器36的特性被显示在hmi和显示器中的至少一个上，包括但不限于作为具有表示包括可监视区域30的二维物理空间域的网格的地图，其中基于地面的信号发射器36的标识和现在、过去和预期的位置中的至少一个被基本上实时地绘制在其各自的网格坐标处。此外，例如，由通过信号处理平台26实施的信号处理方法确定的基于地面的信号发射器36的特性被基本上实时地作为数据传送到空中监视平台6中的致动器控制器(例如，uav35的舵和襟翼)以有助于其逃避操纵，从而避免基于地面的信号发射器36的操作区域被确定为是有威胁的。
作为另一示例，在没有授权的情况下，由通过信号处理平台26实施的信号处理方法确定的基于地面的信号发射器36的特性基本上实时地作为警告信号的数据被传送到在可监视区域30中操作的基于地面的信号发射器36。除了警告信号之外，由通过信号处理平台26实施的信号处理方法确定的基于地面的信号发射器36的特性基本上实时地作为警报信号的数据被传送到相关联的移动系统(例如，巡逻交通工具40)，该移动系统在特定的未经授权的和/或威胁的基于地面的信号发射器36的附近操作。例如，警报信号被传送到警察和军事单位(包括机器人和具有致动器控制器的自主单元(例如，uav35)中的至少一个)中的至少一个，该致动器控制器经配置接收数据并且致动朝向未经授权的和/或威胁的基于地面的信号发射器36的定向运动(例如，以便中和特定的未经授权的和/或威胁的基于地面的信号发射器36)。此外，例如，由通过信号处理平台26实施的信号处理方法确定的基于地面的信号发射器36的特性基本上实时地作为控制信号的数据被传送到esm和定位在近端天线28和远端空中监视平台6中的至少一个的ew系统中的至少一个，以例如在没有授权的情况下，引导在可监视区域30中操作的基于地面的信号发射器36处的干扰信号(未示出)。
图3是可以与图1和图2所示的空中监视平台6一起使用的示例性信号处理系统100的示意图。在示例性实施方式中，信号处理系统100使用接收的信号(其从例如但不限于雷达信号导出)的盲源分离(bss)生成脉冲描述符字(pdw)向量138。更一般地，在其他实施方式中，信号处理系统100能够以与本文所述的基本相似的方式生成不同于pdw向量的信号参数向量(例如，信号参数向量138)。也称为盲信号分离的bss被用于从多个混合信号中分离(例如，滤波)一个或多个感兴趣的源信号。在包括但不限于不确定的情况(例如，比信号源更少的观测信号)的应用中，bss有助于从任意一组时变信号(例如，来自一个或多个信号发射器的雷达脉冲)分离和识别感兴趣的纯信号，而不依赖于关于信号发射器、感兴趣的信号或信号混合过程的大量已知信息。
在示例性示例中，信号处理系统100包括通信地耦连到天线28的信号数据处理器101。在示例性示例中，天线28是广域传感器103。信号数据处理器101包括预处理器104和后处理器105。传感器103经配置从例如但不限于移动信号发射器2和固定信号发射器34接收信号。虽然图3中示出两个信号发射器2和34，但是本领域技术人员将理解，传感器103可以从来自可监视区域30(在图1和图2中示出)的任何数量的信号发射器接收信号。
传感器103通过预调节器108通信地耦连到预处理器104。在示例性示例中，预调节器108包括低噪声放大器109、带通滤波器110和宽带模数转换器(adc)111。在操作中，预调节器108经配置将从传感器103接收的传感器输出信号112转换为传送到预处理器104的输入信号113。每个输入信号113从在传感器103处接收的时变信号导出。时变信号可以包括从信号发射器2和34接收的信号的混合。例如，时变信号可以包括第一信号14和第二信号18。
在示例性示例中，预处理器104包括一个或多个信号去噪模块118和多个盲源分离(bss)模块120。每个bss模块120耦连到单个信号去噪模块118，并且表示一个bss信道200。在信号处理系统100中的bss信道200的总数被表示为k。信号去噪模块118将经去噪的信号124和状态能量信号126传送到多个bss模块120的每个相应的bss模块120(例如，120a、120b、......、120k)。状态能量信号126表示在特定采样时间点(例如，状态)处与输入信号113的振幅成比例的量(例如，模拟电压电平)。
在操作中，输入信号113从预调节器108传送到信号去噪模块118，在信号去噪模块118中，输入信号113经历信号去噪，并且随后作为经去噪的信号124传送到每个bss模块120。例如，第一信号14最初作为具有包括但不限于频率和带宽的信号特性的脉冲在传感器103处被接收。在该示例中，在由预调节器108处理之后，第一信号14的单个脉冲在信号去噪模块118处作为混合信号被接收(例如，输入信号113表示第一信号14的信号脉冲并且具有各种特征，包括但不限于噪声和不同于所期望的感兴趣信息的信息)。信号去噪模块118在将具有频率和带宽(或频率和带宽的规则模式)的经去噪的信号124传送到bss模块120之前对混合的输入信号113进行去噪。由信号处理系统100实施的方法由上述设备和系统基本实时地执行。
进一步地，在示例性示例中，预处理器104包括耦连到每个bss模块120的一个或多个pdw生成模块128，以及耦连到每个bss模块120的脉冲去噪模块130。pdw生成模块128基于从每个bss模块120接收的盲源分离信号129生成pdw参数向量138。每个pdw参数向量138包括表示信号14和18中的一个的感兴趣特性的数据，信号14和18从盲源分离信号129(例如，频率、带宽、到达时间、出发时间、脉冲宽度、脉冲振幅、脉冲重复间隔和/或aoa)的单个脉冲导出。脉冲去噪模块130还基于盲源分离信号129产生未知信号状态空间表示信号139。未知信号状态空间表示信号139包括表示信号14和18中的一个的附加(例如，非pdw型)感兴趣特性的数据，可以从信号14和18中辨别关于信号发射器2和34中的一个的可用空间信息。pdw参数向量138和未知信号状态空间表示信号139被传送到后处理器105。信号去噪模块118、pdw生成模块128和脉冲去噪模块130包括合适的信号滤波、信号放大、信号调制、信号分离、信号调节和/或使用模拟和/或数字电子电路部件实施的adc电路。此外，在示例性示例中，每个bss模块120将相应的盲源分离信号129(例如，129a、129b、......、129k)传送到pdw生成模块128和脉冲去噪模块130。
后处理器105包括计算设备132，计算设备132包括存储器134。如上所述，pdw生成模块128从每个相应的bss模块120接收盲源分离信号129。pdw生成模块128然后利用盲源分离信号129生成pdw参数向量138，pdw参数向量138随后被传送到后处理器105。pdw参数向量138由计算设备132接收并且作为非暂时性计算机可读数据(包括但不限于作为至少一个缓冲数据集)存储在存储器134中。脉冲去噪模块130还经配置从每个相应的bss模块120接收盲源分离信号129。脉冲去噪模块130还经配置利用盲源分离信号129来生成未知信号状态空间表示信号139，未知信号状态空间表示信号139随后被传送到后处理器105。未知信号状态空间表示信号139由计算设备132接收并且作为非暂时性计算机可读数据(包括但不限于作为至少一个缓冲数据集)存储在存储器134中。在示例性示例中，计算设备132从存储器134获取缓冲的数据集，用于使用基于计算机的方法进行处理，该方法采用操作系统，该操作系统运行从同样存储在非暂时性存储器134(例如，来自一个或多个非暂时性计算机可读存储介质)中的指令集数据执行的软件。
计算设备132实施基于计算机的方法(例如，来自存储在存储器134中的软件指令)，以基于包含在pdw参数向量138和未知信号状态空间表示信号139中的至少一个中的数据执行操作。这些操作包括但不限于检测、处理、量化、存储和显示(例如，以人类可读的数据形式)至少一个信号(例如，信号18和20)的各种特性，至少一个信号被表示为pdw参数向量138和未知信号状态空间表示信号139中的至少一个中的数据。例如，由pdw生成模块128生成的pdw参数向量138包含以向量形式构造的多个pdw向量数据块，其中每个pdw向量数据块包含第一信号14的一个参数。参数(例如，表示第一信号14的至少一个特性)包括但不限于频率、带宽、到达时间、出发时间、脉冲宽度、脉冲振幅、脉冲重复间隔和/或aoa。计算装置132读取pdw参数向量138，并且对多个pdw向量数据块中的至少一个pdw向量数据块执行上述操作中的至少一个。同样，在示例性示例中，计算设备132将pdw参数向量138读取并分离(例如，去交错)到其组成的pdw向量数据块中，并且在存储器134中存储比包含在pdw参数向量138中的pdw向量数据块的总数更少的pdw向量数据块。pdw参数向量138的去交错使得能够通过计算设备132来确定信号14和/或18的感兴趣的特性，例如但不限于准确地确定和追踪用于信号发射器2和/或34的空间信息。在其他实施方式中，计算设备132将所有pdw向量数据块彼此读取并分离，并将其中包含的所有数据存储在存储器134中。计算设备132在由传感器103收到信号14和18时基本同时(例如，实时地)执行上述操作。
来自由计算设备132执行的操作的结果数据被存储在存储器134中。进一步地，在示例性示例中，计算设备132使后处理器105将数据输出信号142传送到hmi，以有助于信号处理系统100的用户对关于信号14和18的信息的交互、修改、可视化、至少一个进一步的操作以及可视记录中的至少一个。hmi是例如显示器144，其从后处理器105接收数据输出信号142。在一个示例中，表示由信号处理系统100确定的信号发射器2和34的物理位置的特性(例如，位置特性，诸如例如二维地面4的物理空间域中的网格坐标)被显示在显示器144上，并且被基本上实时更新。数据输出信号142也从后处理器105传送到与信号处理系统100相关联的至少一个设备和/或系统(例如，交通工具146)。进一步地，计算设备132使得后处理器105能够基本上实时地将致动器控制信号148传送到包括在交通工具146内的致动器控制器150，以有助于控制交通工具146。例如，交通工具146可以是被远程地和/或自主地操作的陆上交通工具和/或无人驾驶飞行器(例如，uav35)。
在一种操作模式中，包含在相应pdw参数向量138中的频率和带宽信息中的至少一个与各个信号发射器2和34的位置一起显示在显示器144上，以有助于准确跟踪位置和与特定信号发射器2和34的关联。在至少一个信号发射器2和34是可移动的情况下，显示器144被基本实时地自动更新，以显示至少一个相应的移动信号发射器2和34的位置信息。进一步地，计算设备132还确定至少一个相应的移动信号发射器2和34的速度、加速度、轨迹和轨道(例如，包括当前位置和先前位置)中的至少一个。在另一操作模式中，由信号数据处理器101确定的特性还触发与信号处理系统100通信的物理设备和系统中的各种基本实时的物理动作。例如，信号发射器2和34的特性(包括由信号处理系统100确定的频率和带宽)基本上实时地作为数据被传送到交通工具146中的致动器控制器150(例如，以控制uav35的舵和襟翼)。如果信号发射器2和34是被确定为威胁的未经授权(例如，是敌对的、以前未检测到的等)的信号发射器，则致动器控制器150操纵交通工具146以避免信号发射器2和34的操作区域或接合信号发射器2和34。作为另一示例，由本文所述的信号数据处理方法确定的信号发射器2和34的特性基本上实时地以控制信号的形式被传送到与信号处理系统100相关联的esm设备和ew系统中的至少一个，以在未经授权的情况下例如指示在传感器103的可监视环境中操作的信号发射器2和34处的干扰信号。
在操作中，信号处理系统100中的多个bss模块120中的每个bss模块120实施具有动态更新的滤波方法，以能够产生包含频率、中心频率、带宽、脉冲时间和脉冲宽度信息中的至少一个的高质量pdw。用于追踪例如感兴趣信号的频率和带宽的pdw的这种改进的精度和分辨率有助于识别、确定和/或分析发射相关信号的信号发射器2和34。例如，如上所述，包括但不限于从信号发射器2和34的pdw导出的信息等信息在由后处理器105作为数据输出信号142传送到显示器144之后被显示在显示器144上。该改进的信息使得信号处理系统100能够将信号发射器2与信号发射器34区分开。此外，例如，在传感器103的监视环境中的不同信号发射器2和34被绘制在显示器144上的相应位置(例如，网格坐标)处(例如，作为地图)。
同样，在操作中，多个bss模块120分离多个去噪信号124。每个bss模块120包含多个可调滤波器(未示出)，其中每个滤波器基于滤波器参数(包括但不限于中心频率和带宽)进行操作。进一步地，在示例性示例中，预处理器104包括bss控制模块196，其有助于控制多个bss模块120中的每个相应bss模块120。bss控制模块196从多个bss模块120的每个bss模块120接收相应的bss数据信号197(例如，197a、197b、......、197k)，其包含bss相关信息(包括但不限于频率、带宽和状态)。基于bss数据信号197中包含的bss相关信息，bss控制模块196还产生并传送相应的bss控制信号198(例如，198a、198b、......、198k)回到每个相应的bss模块120，以控制(例如但不限于)去噪信号124的接收正时和相应的盲源分离信号129到pdw生成模块128和脉冲去噪模块130中的至少一个的传送。bss数据信号197和bss控制信号198中包含的信息由bss控制模块196使用，以有助于反馈控制回路的实施。
图4是用于对可与图3所示的信号处理系统100一起使用的信号参数向量数据进行去交错的示例性处理400的示意图。在示例性示例中，至少一个阵列数据结构401存储在存储器134(未示出)中的至少一个地址处。阵列数据结构401包括多个阵列，其包括稀疏(例如，粗略)阵列(表示为“级别1”的网格)402、中等阵列404(“级别2”)和精细阵列406(“级别3”)。多个阵列中的每个阵列包括从存储器134中的阵列数据结构401的地址被子地址的多个元素(例如，网格坐标)407。稀疏阵列402包含比中等阵列404更少数量的元素407，以及精细阵列406包含比中等阵列404更多数量的元素407。进一步地，稀疏阵列402、中等阵列404和精细阵列406中的元素407表示物理空间域(例如，可监视区域30)的基本相等尺寸的子区域的相继更细的表示。在任何给定的时间，元素407的集合在任何时间点表示可监视区域30的区域。在移动信号处理系统100(未示出)的情况下，元素407的集合在连续的时间点(例如，帧)上表示可监视区域30的可变区域，而不是基本恒定区域。
同样，在示例性示例中，阴影散列密钥例程408作为软件指令存储在存储器134中，并且以基于计算机的方法由计算设备132(未示出)执行。在用户发起的开始状态410(包括但不限于通电和唤醒信号处理系统100中的至少一个)时，在计算设备132上运行阴影散列密钥例程408。开始状态410进行到第一子例程412，在此期间，计算装置132连续地检查信号参数向量138数据和未知信号状态空间表示信号139数据中的至少一个是否由后处理器105从预处理器104接收。如果信号参数向量138数据和未知信号状态空间表示信号139数据中的至少一个由后处理器105接收，则阴影散列密钥例程408循环回来并再次执行第一子例程412。如果在第一子例程412期间，计算设备132确定信号参数向量138数据和未知信号状态空间表示信号139数据中的至少一个由后处理器105从预处理器104接收，则阴影散列密钥例程408进行到第二子例程414。在第二子例程414期间，计算设备132结合存储器134执行软件指令，以进行读取(例如，获取)、插入(例如，写入)和删除使用传感器103获得的空间定义的数据中的至少一个。同样，在第二子例程414期间，计算设置执行如下定义的第一阴影散列密钥函数：
h1(k)＝级别1散列等式(1)
其中h1(k)是用于将密钥映射到稀疏阵列402中的元素407的散列函数，并且k是稀疏阵列402中的至少一个空间定义数据记录的子地址(例如，在稀疏阵列402中的元素407处，至少一个空间定义的数据记录被存储在存储器134中)。因此，密钥k对应于在给定时间点处的监视的物理空间域的子区域。在稀疏阵列402表示二维可监视区域30的情况下，确定密钥k如下：
k1＝x1*c1+y1等式(2)
其中k1是密钥，c1是常数(例如，由计算设备132确定)，并且x1和y1将索引定义到具有相应元素407的子地址的稀疏阵列402中(例如，对应于物理空间域中的纬度和经度)。
进一步地，在示例性示例中，对应于在物理空间域中的子区域，结合在稀疏阵列402中的相应元素407处将信号参数向量138数据和未知信号状态空间表示信号139数据中的至少一个存储在存储器134中而执行阴影散列密钥例程408。在第二子例程414期间，计算设备132检查密钥k1是否由h1(k)散列函数得出。如果未发现密钥k1，则计算设备132执行基本类似于第一阴影散列密钥函数但在中等阵列404而不是稀疏阵列402上执行的第二阴影散列密钥函数h2(k)＝级别2散列。如果发现密钥k1，则计算设备132确定在稀疏阵列402中是否存在感兴趣的空间定义数据。如果感兴趣的空间定义数据未被存储在稀疏阵列402中，则计算设备132然后确定到中等阵列404中的地址的指针是否存在，并且如果存在，则将第二子例程414引导到该指针。在空间定义的数据没有存储在中等阵列404中而中等阵列404包含到精细阵列406中的地址的指针的情况下，第二子例程414被类似地引导到该指针。第二子例程414以这种方式继续，直到计算设备132发现期望的数据值或感兴趣的值，或者确定该值或这些值未被存储在存储器134中。
如下面参考图5-12进一步示出和描述的，随着每个连续信号由信号处理系统100随时间接收、向量化和去交错，阵列数据结构401的多个元素407将在其中存储具有相关联的空间定义数据值的多个信号数据块。相关联的空间定义的数据值从物理空间环境可监视区域30中的至少一个信号发射器2和/或34导出，并且表示该至少一个信号发射器2和/或34的空间特性。计算设备132还执行阴影散列密钥例程408，以生成存储在存储器134中的至少一个椭圆误差区域概率对象416，其表示具有广泛变化的误差大小的空间信息，并且存储在稀疏阵列402、中等阵列404和精细阵列406中的多于一个中的多个元素407中。
在示例性示例中，过程400包括第一椭圆误差区域概率对象418和第二椭圆误差区域概率对象420。阴影散列密钥例程408还有助于结合空间数据值，包括但不限于稀疏阵列402、中等阵列404和精细阵列406中的至少两个之间的稀疏性改变成至少一个椭圆误差区域概率对象416的非稀疏空间对象，至少一个椭圆误差区域概率对象416可由包括阵列数据结构401的随机稀疏树网格内的计算设备132操作。背景示例可以在名称为“用于使用随机稀疏树网格空间滤波的方法和系统(methodsandsystemsforspatialfilteringusingastochasticsparsetreegrid)”的美国专利8,805,858中找到。因此，椭圆误差区域概率对象416使得能够在使用单个对象的存储和计算有效率的表示中表示最初获取的并且进一步从至少一个传感器103导出的空间数据。进一步地，在示例性示例中，阴影散列密钥例程408因此提供使用阴影散列密钥的有效查找方法，并且其使用独立的元素407和椭圆误差区域概率对象416在阵列数据结构401内操作以存储、组织、选择和分析感兴趣的空间信号数据，并且以可操作、可计算和存储高效的方式读取、写入和删除该数据。
在上述美国专利8,805,858的上下文中，过程400和阴影散列密钥例程408有助于信号去噪模块118和至少一个盲源分离模块120(例如包括但不限于信号处理系统100的“ew前端”的子系统(未示出))的使用。同样，在其他示例中(未示出)，过程400和阴影散列密钥例程408有助于在包含协同操作传感器103的监视平台(例如，包括一个或多个空中监视平台6)之间共享空间信息，该监视平台经配置共享其信息，并且采用广泛变化类型的传感器103类型，该传感器103需要结果的融合，和/或任何其它传感器103前端，其为传感器103输出信号产生具有广泛变化的维度和广泛不同的误差大小的传感器数据。为了在随机树网格中获取、插入和删除空间定义的传感器信息的目的，将过程400和阴影散列密钥例程408添加到上述美国专利8,805,858中描述的使用随机稀疏树网格空间滤波的方法和系统使得阴影散列密钥除了查找典型的网格元素407之外还可以查找椭圆形区域。
在操作中，在示例性示例中，包括但不限于椭圆误差区域概率对象416的椭圆形区域是指一般意义上的，并且包括例如椭圆形区域的交点以及由半平面区域的交叉点限定的角形区域。半平面可以被认为是用于算法目的的退化椭圆，并且因此，椭圆形区域及其交点是指广义椭圆形区域及其交点。来自至少一个传感器103的空间信息中的广泛不同的误差大小意味着这些不同的区域具有非常大的尺寸和非常小的尺寸，使得它们与标准网格(例如，精细阵列406，其在稀疏空间数据在被监视的物理空间环境的小面积或区域内的情况下，仅用计算设备132有效地处理)一起处理要求新的有效方法。过程400和阴影散列密钥例程408使得能够基于可以包括诸如椭圆体和高达m维度的半空间的对象的网格化方法，而有效且准确地进行该结合处理，其中m是存在于(例如)信号参数向量138中的向量输入参数的数量、或在典型的电光/红外型传感器103的情况下的二维的数量、或在基于一些激光/光检测和测距(ladar/lidar)的监视平台系统的情况下的三维的数量。
在示例性示例中，涉及通信地协同操作的多种类型的传感器103的传感器融合包括多个不同的可能的处理维度。然而，通常，将在过程400中使用的树网格的输入(例如，信号参数向量138)的向量尺寸在下面表示为m，假设将输入的向量视为随机变量并具有相关联的标准偏差。在上述美国专利8,805,858的上下文中，当在隐含或测量的误差存在整个参数集合中的情况下，以这种方式使用过程400的树形网格和阴影散列密钥例程408时，这些区域可能变得如此大以致于如果使用上述美国专利8,805,858中描述的稀疏技术来实施，则在计算和存储方面是低效的。为了提高计算和存储器使用效率，过程400和阴影散列密钥例程408有助于对概率密度函数(pdf)支持和基于该支持的pdf的有用操作，如下面参照图5所示和描述的。
图5是可以与图4所示的过程400一起使用的椭圆误差区域概率对象操作500的示意图。在示例性示例中，椭圆误差区域概率对象操作500由计算设备132根据存储在存储器134中并从存储器134执行的软件指令执行。椭圆误差区域概率对象操作500也与过程400和阴影散列密钥例程408共存地执行并且基本同时执行。此外，在示例性示例中，信号参数向量138被修改为包括标准偏差向量，由此产生具有标准偏差向量信号的信号参数向量502。在对具有标准偏差向量信号的信号参数向量502进行去交错之后，如上参考图4所示和描述的由计算设备132在其上执行阴影散列密钥例程408。如果在阵列数据结构401(未示出)的稀疏阵列402中发现散列密钥匹配，则表示关于特定信号发射器的第一类型的空间数据的至少两个信号数据块(例如，移动信号发射器2和固定信号发射器34中的至少一个(未示出))由计算设备132用于构建第一椭圆误差区域概率对象418。
如果在稀疏阵列402中没有发现散列密钥匹配，则计算设备132确定到中等阵列404和精细阵列406中的至少一个中的地址的指针是否存在，并且如果存在，则阴影散列密钥例程408的第二子例程414被引导到该指针(如参考图4所示和描述的)。同样地，如果在稀疏阵列402中发现散列密钥匹配，但该匹配是针对第二类型的空间数据，则表示第二类型的空间数据的至少两个信号数据块由计算设备132用来构建第二椭圆误差区域概率对象420。具有标准偏差向量信号502的信号参数向量的进一步的实例由后处理器105接收并去交错，阴影散列密钥例程408进一步将新接收到的信号数据块匹配到它们各自相关联的椭圆误差区域概率对象(例如，用于第一类型的空间数据的第一椭圆误差区域概率对象418和用于第二类型空间数据的第二椭圆误差区域概率对象，其中第一椭圆误差区域概率对象418和第二椭圆误差区域概率对象420都表示与物理空间域中的特定信号发射器(例如2或34)相关联的空间误差在至少一个传感器103的监视下)。对照稀疏阵列402，在中等阵列404和精细阵列406中的至少一个中进行匹配的情况下，到那些数据值的指针用于椭圆误差区域概率对象操作500中，其中它们被并入到第一椭圆误差区域概率对象418和第二椭圆误差区域概率对象420中的至少一个中。
同样，在示例性示例中，在计算设备132确定第一椭圆误差区域概率对象418和第二椭圆误差区域概率对象420之后，椭圆误差区域概率对象操作500将生成的椭圆体集合504存储在存储器134中。此外，计算设备132确定第一椭圆误差区域概率对象418和第二椭圆误差区域概率对象420的交叉和联合中的至少一个的定量表征。在其他示例中，虽然未示出，但椭圆误差区域概率对象操作500包括由计算设备132对附加的椭圆误差区域概率对象(包括但不限于表示第三空间数据类型的空间误差的第三椭圆误差区域概率对象，其可以包括从未知信号状态空间表示信号139导出的非标准空间数据)的基本相似的确定。如下面参考图6-12进一步示出和描述的，计算设备132经配置确定至少两个椭圆误差区域概率对象416的至少四个定量表征506：内联合椭圆体508、外联合椭圆体510、内交叉椭圆体512和外交叉椭圆体514。
在操作中，并且参考上述美国专利8,805,858，椭圆误差区域概率对象操作500在稀疏树网格处理时扩展，其中网格尺寸较小，表示至少一个传感器103的最小空间误差，并且大多数网格元素为空，表示在监视下感兴趣的整个物理空间环境下的空间信号信息的稀疏性。当传感器103导出的具有较大误差的信息被添加到稀疏树网格中时，必须添加包含在该大区域中的每个网格单元。当由计算设备132使用网格方法处理时，直方图数据的构建基于表示用于给定的传感器103导出信息的位置概率的pdf的求和。然而，当所有的网格单元被求和时，这个操作不再稀疏，并且因此在计算和存储器方面是非常低效的。综上所述，椭圆误差区域概率对象操作500、过程400和阴影散列密钥例程408有助于处理空间信息的pdf的支持形状和在该支持上的pdf。如下面参考图6-12进一步示出和描述的，该系统和方法能够通过pdf支持的近似交叉点及其在该支持集合上的对应的pdf来构建空间信息。这允许结合现有的稀疏随机树网格(例如，基于上述美国专利8,805,858)有效地处理pdf信息，因为处理可以使用这种新方法或先前的基于网格的方法，这取决于哪个更有效。因此，网格元素可以与椭圆形区域一起工作以对感兴趣的椭圆误差区域概率对象416进行空间滤波。
图6是可以与图3所示的信号处理系统100一起使用的滤波过程600的流程图。在示例性示例中，在与阵列数据结构401的稀疏阵列402的元素407相关联地存储的椭圆误差区域概率对象416上操作的阴影散列密钥例程408有助于计算设备132在第一步骤602期间确定(例如，发现)对稀疏阵列402的特定元素407感兴趣的所有椭圆误差区域概率对象416。接下来，在第二步骤604期间，计算设备132选择大的椭圆误差区域概率对象416(例如，具有大于或等于预定阈值的误差大小)。在内交叉椭圆体512是期望作为椭圆误差区域概率对象操作500的一部分由计算设备132执行的定量表征的情况下，在第三步骤606期间，计算设备132确定第一椭圆误差区域概率对象418的交叉和pdf以及在第二步骤604期间选择的第二椭圆误差区域概率对象420。
在第三步骤606期间，例如但不限于在确定内交叉椭圆体512之后，计算设备132在第四步骤608期间确定第一椭圆误差区域概率对象418、第二椭圆误差区域概率对象420以及具有小于预定阈值的误差大小的椭圆误差区域概率对象416(如果有的话)的相应pdf的总和，并且如果有其他空间数据(例如，从未知信号状态空间表示信号139导出的非标准空间数据)，则存在于阵列数据结构401的相应元素407中。因此，在第四步骤608之后，存储在存储器134中的由此产生的数据结构包含与特定信号发射器(例如，移动信号发射器2和固定信号发射器34中的至少一个)相关联的空间数据，并且具有不同的维度和误差大小。最后，获取操作610步骤由计算设备132输出最终网格值(例如，阵列数据结构401的稀疏阵列402、中等阵列404和精细阵列406中的至少一个中的子地址，其表示移动信号发射器2或固定信号发射器34在物理空间域中的位置)以及确定的位置附带的相关联的空间误差值，两者都存储在存储器134中。
在操作中，由计算设备132执行的基本滤波处理包括确定在具有标准偏差向量信号502的信号参数向量上接收的新的传感器信息(s)(例如，去交错的信号数据块)何时具有大的误差(例如，基于相对于相同类型的信号数据块的其标准偏差)。计算设备132然后通过维度m中的椭圆体来确定近似的误差区域。这是合理的，因为假设大多数传感器103导出的数据具有高斯误差模型。误差区域由诸如3-sigma(3σ)的合理阈值限制，并且因此形成表示为当前传感器103空间信息的支持(e＝supp(s))的椭圆体e。在rn中定义的具有中心q和形状矩阵q的这种椭圆体e(μ，q)是集合：
e(μ，q)＝{x∈rn|(x-μ)，q-1(x-μ)≤1}等式(3)
其具有等效的高斯pdf形式：
e(μ，q)＝{x∈rn|(x-μ)tq-1(x-μ)≤1}等式(4)
可以将半空间(例如，二维的半平面)视为无界椭圆体，即，具有形状矩阵的椭圆体，除了形状矩阵的特征值中的一个以外其余都是无穷大。
此外，在操作中，椭圆体e(μ，q)被体现在使用如上所述的过程400、阴影散列密钥例程408和椭圆误差区域概率对象操作500添加到随机树网格(例如，阵列数据结构401)的椭圆误差区域概率对象416中。与椭圆体e(μ，q)相关联的pdf被定义为：
因此，计算设备132确定与相应的传感器103导出信息
进一步地，在操作中，两个半平面的交叉表示对应于二维角区域到无穷远的楔形。因此，这可以表示来自经配置仅获取aoa信息的传感器103的信息。沿中心线的距离可以随着宽度的增加参数化一维(1d)高斯pdf。通过将其与给定半径的圆圈(特殊类型的椭圆形)的交叉结合，角形区域因此在存储器134中被显示出具有已知最大灵敏度或具有最大尺寸的感兴趣区域的传感器103的最大距离。每对正交于另一对的四个半平面的交叉(表示矩形区域和沿中心线的距离)可以利用由正交的对给定的轴线来参数化二维(2d)高斯pdf。交叉的椭圆体、半平面和两者以及用相同的一般类型的形状替代这些交叉点防止了形状变得更复杂。
此外，在用于确定椭圆体的交叉的示例性示例中，存在可实施的若干方法。通常，在m维空间中，对第一椭圆误差区域概率对象418和第二椭圆误差区域概率对象420的交叉面积进行椭圆近似。然而，至少一些已知的系统和方法需要复杂的操作，并且在计算和存储器方面是低效的。进一步地，此类已知的系统和方法不会产生对交叉区域中的pdf支持的近似。例如，在已知的系统和方法中，与椭圆形状的平均和协方差匹配的pdf将大大限制该pdf与交叉区域中的总和pdf的匹配程度。这意味着将pdf(μ，σ)与supp(pdf)(μ，σ)分离有助于计算设备132确定更好的pdf匹配。因此，我们使用符号：
pdf(μp，σp)等式(6)
supp(pdf)(μs，σs)等式(7)
这允许我们使用如下参考图7所示和描述的新方法。
图7是可以与图3所示的信号处理系统100一起使用的pdf匹配过程700的流程图。在示例性示例中，在第一操作702期间，将至少两个椭圆误差区域概率对象416(例如，第一椭圆误差区域概率对象418和第二椭圆误差区域概率对象420)输入到计算设备132中。接下来，在第二操作704期间，计算设备132确定在第一椭圆误差区域概率对象418和第二椭圆误差区域概率对象420之间的(0-2m)个实际交叉点。在第二操作704之后或基本上与第二操作704同时中的至少一个中，计算设备132执行第三操作706以添加多个其间的边界点，来将多个圆弧区段定义为限定第一椭圆误差区域概率对象418和第二椭圆误差区域概率对象420的交叉区域的楔形。pdf匹配过程700然后进行到第四操作708，在此第四操作708期间，计算设备132确定m维椭圆体e(μs，qs)的最小平方与在第三操作706期间确定的多个边界点的匹配。
pdf匹配过程700还包括第五操作710，在此期间，计算设备132确定被定义为多个线段的交叉点的多个内部网格点，多个线段在多个中其间边界点中的至少一个(在第三操作706期间被确定)和(0-2m)个实际交叉点之间，该(0-2m)个实际交叉点在第一椭圆误差区域概率对象418和第二椭圆误差区域概率对象420(在第二操作704期间被确定)之间。确定了(0-2m)个实际交叉点、多个其间边界点和多个内部网格点后，pdf匹配过程700进行到第六操作712，在该操作712期间，计算设备132确定最小平方μp和qp匹配到pdf。最后，在第七操作714期间，计算设备132包括但不限于结合滤波过程600(参考上面图6所示和所述)确定交叉椭圆体及其pdf，该两者都存储在存储器134中。
在操作中，在第一椭圆误差区域概率对象418和第二椭圆误差区域概率对象420的交叉的边界上的点集合处，由pdf匹配过程700执行的最小平方近似，以及在由这些边界点形成的内部网格点处的pdf的最小平方近似涉及通过计算设备132确定q和μ来拟合高斯pdf以最小化：
其中{(xi，yi)}是在第五操作710期间在内部网格点生成中选择的点和pdf值。这是非线性最小化问题，其对于针对每个交叉的实施和过程可以是复杂的。通过对其进行变换并采用对数，计算设备132将其转换为如下所述的标准最小平方问题(如用于支持形状估计)：
并且然后调整最终值以考虑在最终的pdf中的|q|。应当注意，加权的最小平方版本将使解决方案更接近于原始问题的解决方案，只需计算和存储器使用效率的边际成本。这些最小平方法的计算复杂度在概念上非常简单，并且复杂度仅为大约(2m+1)3(并且因此明显小于上述已知系统和方法)。因此，当在稀疏随机树网格系统和方法(例如，基于上述美国专利8,805,858)的背景下一起考虑pdf匹配过程700和滤波过程600时，计算设备132有助于将形成交叉以将pdf相加在一起与使用网格和使用总操作计数的相同交叉的资源、时间和努力作比较，来确定用于进行给定的获取操作610的可用方法变体以及决定随机树网格(例如，阵列数据结构401)中的内部表示。
图8a是由图3所示的信号处理系统100确定的四点椭圆体交叉800的示意图。图8b是由图3所示的信号处理系统100确定的三点椭圆体交叉802的示意图。图8c是由图3所示的信号处理系统100确定的两点椭圆体交叉804的示意图。参考图8a，在示例性示例中，四点椭圆体交叉800包括在第一椭圆误差区域概率对象418和第二椭圆误差区域概率对象420之间的四个(例如，(0-2m)＝4)实际交叉点806(表示为实心点)。在这种情况下，第二椭圆误差区域概率对象420的长度l(例如，由长轴限定)跨越第一椭圆误差区域概率对象418的宽度w(例如，由短轴限定)，从而导致计算设备132确定四个实际交叉点806。具有四个圆弧区段810的交叉楔形808(具有四个实际交叉点806作为它们的端点)限定交叉区域812的面积。同样，在示例性示例中，四点椭圆体交叉800包括在四个圆弧段810的每个圆弧段810的基本中点处限定的四个边界点814(表示为空心点)。如上参考图7所示和所述，在pdf匹配过程700期间，计算装置132确定实际交叉点806和边界点814。
参考图8b，在示例性示例中，三点椭圆体交叉802包括在第一椭圆误差区域概率对象418和第二椭圆误差区域概率对象420之间的三个(例如，(0-2m)＝3)实际交叉点806。在此情况下，第二椭圆误差区域概率对象420的长度l不完全跨越第一椭圆误差区域概率对象418的宽度w。相反，第二椭圆误差区域概率对象420的一端816与第一椭圆误差区域概率对象418相切，从而导致计算设备132确定三个实际交叉点806。具有三个圆弧区段810的交叉楔形808具有三个实际交叉点806作为其端点并且限定交叉区域812的面积。同样，在示例性示例中，三点椭圆体交叉802包括三个边界点814，三个边界点814限定在三个圆弧区段810的每个圆弧区段810的基本中点处。
参考图8c，在示例性示例中，两点椭圆体交叉804包括在第一椭圆误差区域概率对象418和第二椭圆误差区域概率对象420之间的两个(例如，(0-2m)＝2)实际交叉点806。在此情况下，第二椭圆误差区域概率对象420的长度l不完全跨越第一椭圆误差区域概率对象418的宽度w，并且第二椭圆误差区域概率对象420的一端816位于第一椭圆误差区域概率对象418的界限之内，从而导致计算设备132确定两个实际交叉点806。具有两个圆弧区段810的交叉楔形808具有两个实际交叉点806作为其端点并且限定交叉区域812的面积。同样，在示例性示例中，两点椭圆体交叉804包括四个边界点814，四个边界点814不限定于三个圆弧区段810的每个圆弧区段810的中点，而是限定于每个圆弧区段810的基本三分之一的长度的点。在示例性示例的操作中，在上面参照图8a、图8b和图8c示出和描述的每种情况下，计算设备132将交叉椭圆体818近似并拟合到实际交叉点806和边界点814中的至少一个，如上参考图7所示和描述的(例如，在pdf匹配过程700的第二操作704、第三操作706和第四操作708期间)。
图9是由图3所示的信号处理系统100确定的多个内部网格点904的示例性曲线图900。在示例性示例中，交叉椭圆体818包括限定六个圆弧区段810的六个边界点814(如在图8a、图8b和图8c中，如空心点所示)，如上面参考图7、图8a、图8b和图8c所示和所述的由计算设备132确定。计算设备132进一步以除了在相邻边界点814之间以外的所有可能的组合来确定限定在六个边界点814之间的多个线段902。因此，在示例性示例中，多个边界点814中的每个边界点814限定三个线段902的第一端点。这三个线段902中的每个线段902延伸到第二端点，该第二端点限定在除了边界点814(其与限定三个线段902的第一端点的边界点814相邻)之外的所有其它边界点814处的一个边界点814处。在示例性示例中，具有六个边界点814，结果是在交叉椭圆体818的区域903内限定的总共九个线段902。
同样，在示例性示例中，计算设备132确定在九个线段902之间的多个交叉点。如图9所示，这些交叉点限定了来自六个边界点814(例如，
图10是基于由图3所示的信号处理系统100确定的多个空间类型信号数据块的椭圆误差区域概率的示意图1000。在示例性示例中，稀疏阵列402体现在具有a＝3和b＝3的二维a*b阵列中，并且具有表示可监视区域30的子区域的九个元素407。在其他示例中，虽然未示出，但a不等于b。在其它示例中，虽然未示出，但稀疏阵列402体现在三维(例如，立方体)阵列中。稀疏阵列402包括由存储器134中的地址定义的原点1002。从第一信号发射器34(未示出)在第一时间点处接收到的第一空间类型(例如，在图10中由实心正方形表示的第一坐标)的第一信号数据块1004(或在一些示例中，为到那里的指针)映射到稀疏阵列402中的第一子地址1006。类似地，从第二信号发射器34在第二时间点处接收到的第二空间类型(例如，在图10中由实心菱形表示的第二坐标)的第二信号数据块1008映射到稀疏阵列402中的第二子地址1010。接下来，从第一信号发射器34在第三时间点处接收到的第三空间类型的第三信号数据块1012(在图10中由实心三角形表示)映射到第一子地址1006。对于包含两个空间类型信号数据块的第一子地址1006，通过阴影散列密钥例程408发现密钥k1＝h1(k1)，并且计算设备132确定第一信号数据块1004相对于第三信号数据块1012的特定解析地址(例如，在物理空间域中的位置)的第一椭圆误差区域概率对象418。由计算设备132确定第一椭圆误差区域概率418包括确定第一椭圆误差区域概率对象418的第一中心1016和第一对轴线(未示出)。第一中心1016表示第一信号发射器34在物理空间域(例如，可监视区域30)中的平均值和最高概率位置，并且第一对轴线表示第一中心1016在第三时间点处的空间误差(例如，标准偏差)。第一椭圆误差区域概率对象418、第一中心1016、第一对轴线和空间误差(例如，标准偏差)中的至少一个是存储在存储器134中和由此作为人类可读数据显示在显示器144上中的至少一个。
在第四时间点处，第一空间类型的第四信号数据块1018(在图10中由实心正方形表示)映射到第三子地址1020。在示例性示例中，与第二信号数据块1008相比，计算设备132在阴影散列密钥程序408期间基于包含在第四信号数据块1018中的空间数据内容而修改阴影散列密钥函数h1(k)，使得计算设备132确定第二信号数据块1008相对于第四信号数据块1018的特定解析地址(例如，在物理空间域中的位置)的第二椭圆误差区域概率对象420。由计算设备132确定第二椭圆误差区域概率对象420包括确定第二椭圆误差区域概率对象420的第二中心1022和第二对轴线(未示出)。第二中心1022表示第二信号发射器34在物理空间域中的最高概率位置，并且第二对轴线表示第二中心1022在第四时间点处的空间误差(例如，标准偏差)。第二椭圆误差区域概率对象420、第二中心1022、第二对轴线以及第二中心1022的空间误差中的至少一个是存储在存储器134中和由此作为人类可读数据显示在显示器144上中的至少一个。
在第五时间点和第六时间点处，第一空间类型的第五信号数据块1024(在图10中由实心正方形表示)和第一空间非标准数据点1026(在图10中由星号表示)分别从第一信号发射器34接收。第五信号数据块1024映射到第一子地址1006，并且第一非标准数据点1026在被解析到空间数据之后映射到第四子地址1028。在示例性示例中，与第一信号数据块1004和第三信号数据块1012相比，计算设备132基于包含在第五信号数据块1024和第一非标准数据点1026中的空间数据内容，在阴影散列密钥例程408期间修改阴影散列密钥函数h1(k)，使得计算设备132确定第一信号数据块1004、第三信号数据块1012、第五信号数据块1024和第一非标准数据点1026相对于彼此的特定解析地址(例如，在物理空间域中的位置)的精细的(例如，更新的)第一椭圆误差区域概率对象1030。通过计算设备132确定精细的第一椭圆误差区域概率对象1030包括确定精细的第一椭圆误差区域概率对象1030的精细的第一中心1032和精细的第一对轴线(未示出)。精细的第一中心1032表示第一信号发射器34在物理空间域中的更新的平均值和更新的最高概率位置，并且精细的第一对轴线表示精细的第一中心1032在第六时间点处的更新的空间误差(例如，标准偏差)。精细的第一椭圆误差区域概率对象1030、精细的第一中心1032、精细的第一对轴线和精细的第一中心1032的更新的空间误差(例如，标准偏差)中的至少一个是存储在存储器134中和由此作为人类可读数据显示在显示器144上中的至少一个。
在第七时间点处，与第一非标准数据点1026相同类型的第二非标准数据点1034(在图10中由星号表示)从第二信号发射器34接收，并且在被解析到空间数据之后映射到第三子地址1020。在示例性示例中，基于包含在第二信号数据块1008和第四信号数据块1018中的空间数据内容，使用上述修改的阴影散列密钥函数h1(k)，计算设备132确定第二信号数据块1008、第四信号数据块1018和第二非标准数据点1034相对于彼此的特定解析地址(例如，在物理空间域中的位置)的精细的第二椭圆误差区域概率对象1036。通过计算设备132确定精细的第二椭圆误差区域概率对象1036包括确定精细的第二椭圆误差区域概率对象1036的精细的第二中心1038和精细的第二对轴线(未示出)。精细的第二中心1038表示第二信号发射器34在物理空间域中更新的最高概率位置，并且精细的第二对轴线表示精细的第二中心1038在第七时间点处更新的空间误差(例如，标准偏差)。精细的第二椭圆误差区域概率对象1036、精细的第二中心1038、精细的第二对轴线以及精细的第二中心1038的更新的空间误差(例如，标准偏差)中的至少一个是存储在存储器134中和由此作为人类可读数据显示在显示器144上中的至少一个。
同样，在示例性示例中，在接收到第二非标准数据点1034并且已经经过第七时间点之后，第一数据集群1040和第二数据集群1042作为存储的数据置于存储器134中的阵列数据结构401中。对于第一数据集群1040，对精细的第一椭圆误差区域概率对象1030的第一椭圆误差区域概率对象418的细化增加了相应空间误差并增加了相应椭圆体区域的面积。各个椭圆体对象的面积的增加指示第一信号发射器34处于运动状态。计算设备132还经配置确定移动信号发射器2的移动速度和移动方向中的至少一个，并且进一步经配置存储在存储器134中的该数据和由此以人类可读形式显示在显示器144上中的至少一个。然而，在第二数据集群1042中，相应的空间误差和椭圆体区域面积减小，这指示第二信号发射器不是移动的。计算设备132还经配置使用异常值统计方法从存储器134中删除异常值信号数据块和至少一个异常值非标准数据点中的至少一个，这种异常值统计方法由存储在存储器134中并从存储器134执行的软件指令实施。此类异常值统计方法有助于存储器134的有效使用和防止特定信号发射器2和/或34当其实际上在物理空间域中是固定时作为移动的错误表征(mischaracterization)。
进一步地，在示例性示例中，当特定信号发射器2和/或34已经位于具有可接受误差的物理空间域中时，计算设备132经配置从稀疏阵列402中删除相关联的数据，从而释放存储器134中的空间。当特定信号发射器2和/或34尚未位于具有可接受误差的物理空间域中时，如上所述，信号处理系统100继续对从至少一个传感器103导出的接收信号进行去交错、滤波和分析，并且进一步改善椭圆误差区域概率对象416，直到达到可接受的误差程度时为止。
图11a是由图3所示的信号处理系统100确定的多个椭圆误差区域概率对象416在第一时间处的联合和交叉的示意图1100。图11b是由图3所示的信号处理系统100确定的多个椭圆误差区域概率在第二时间(在第一时间之后发生)处的联合和交叉的示意图1102。参考图11a，在示例性示例中，绘图1100包括稀疏阵列402的多个元素407的第一元素1104和第二元素1106。绘图1100描绘了两个信号发射器(2和/或34)(其尚未由计算设备132明确地确定为在第一时间点处是移动的或固定的)的多个椭圆误差区域概率对象。在第一时间点处，如上所述，第一数据集群1108表示由计算设备132(未示出)映射到第一元素1104中的第一空间类型(由三角形表示)的五个信号数据块1110。第一数据集群1108还表示与第一信号发射器2和/或34(例如，但尚未确定为移动或固定)相关联的计算设备132的第一非空间类型(由“x”表示)的五个信号数据块1112。同样，在第一时间点处，第二数据集群1114表示由计算设备132映射到第二元素1106中的第二空间类型的两个信号数据块1116(由正方形表示)。第二数据集群1114还表示与第二信号发射器2和/或34(例如，但尚未被确定为移动或固定)相关联的计算设备132的第二非空间类型的两个信号数据块1118(由点表示)。
同样，在示例性示例中，绘图1100描绘了由计算设备132确定的五个空间类型信号数据块1110的第一椭圆误差区域概率对象1120，如上所示和所述。绘图1100还描绘了用于五个非空间类型信号数据块1112的第二椭圆误差区域概率对象1122。进一步地，绘图1100描绘了由计算设备132确定并由外联合椭圆体1126限定的外联合面积1124，外联合椭圆体1126边界限定第一椭圆误差区域概率对象1120和第二椭圆误差区域概率对象1122两者。类似地，绘图1100描绘了用于两个空间类型信号块1116的第三椭圆误差区域概率对象1128，并且绘图1100描绘了用于两个非空间类型信号数据块1118的第四椭圆误差区域概率对象1130。绘图1100进一步描绘了由计算设备132确定并由内交叉椭圆体1134限定的内交叉面积1132，该内交叉椭圆体1134边界限定由第三椭圆误差区域概率对象1128和第四椭圆误差区域概率对象1130两者共享的重叠区域(例如，交叉)。
参考图11b，在示例性示例中，绘图1102描绘了在第二时间点处的两个信号发射器2和/或34的多个精细的椭圆误差区域概率对象。在第二时间点处，更新的第一数据集群1136表示第一空间类型的八个(例如，来自第一时间点的五个加上另外三个)信号数据块1110，其中七个映射到第一元素1104中并且一个映射到第二元素1106中。更新的第一数据集群1136还表示与第一信号发射器2(例如，如下所述被确定为移动)相关联的计算设备132的第一非空间类型的八个(例如，来自第一时间点的五个加上另外三个)信号数据块612。同样，在第二时间点处，更新的第二数据集群1138表示映射到第二元素1106中的第二空间类型的三个(例如，来自第一时间点的两个加上另外一个)信号数据块1116。更新的第二数据集群1138还表示与第二信号发射器2和/或34相关联的第二非空间类型的三个(例如，来自第一时间点的两个加上另外一个)信号数据块618。
同样，在示例性示例中，绘图1102描绘了由计算设备132确定的用于八个空间类型信号数据块1110的精细的(例如，更新的)第一椭圆误差区域概率对象1140。绘图1102还描绘了用于八个非空间类型信号数据块1112的精细的第二椭圆误差区域概率对象1142。进一步地，绘图1102描绘了由计算设备132确定并由更新的外联合椭圆体1146限定的更新的外联合面积1144，更新的外联合椭圆体1146边界限定了精细的第一椭圆误差区域概率对象1140和精细的第二椭圆误差区域概率对象1142。类似地，绘图1102描绘了用于三个空间类型信号数据块1116的精细的第三椭圆误差区域概率对象1148，并且绘图1102描绘了用于三个非空间类型信号数据块1118的精细的第四椭圆误差区域概率对象1150。绘图1102进一步描绘了在精细的第三椭圆误差区域概率对象1148和精细的第四椭圆误差区域概率对象1150之间的零值(如由计算设备132确定)更新的内交叉面积1152。
比较图11a和图11b，在示例性示例中，在绘图1100中描绘的第一时间点和在绘图1102中描绘的第二时间点之间，外联合面积1124和更新的外联合面积1144的面积值以高变化率(如由计算设备132所确定的)迅速地增长。同样，在示例性示例中，计算设备132保持在空间类型信号数据块1110和非空间类型信号数据块1112之间的关联(例如，全部与第一信号发射器2相关联)。从在第一时间点处的外联合面积1124到更新的外联合面积1144的面积值的迅速增长(例如，正的变化率)由计算设备132确定为指示第一移动信号发射器2在可监视区域30中存在移动。计算设备132还经配置将外联合面积1124的变化方向1154确定为指示第一移动信号发射器2的移动方向(例如，从可监控区域30中的第一位置16到第二位置20)。进一步地，在示例性示例中，计算设备132还经配置确定至少一个移动信号发射器2在可监控区域30中的速度和加速度中的至少一个。
再次比较图11a和图11b，在示例性示例中，在绘图1100中描绘的第一时间点和在绘图1102中描绘的第二时间点之间，内交叉面积1132和更新的内交叉面积1152的面积值以高变化率迅速接近零，并且确实达到零(如由计算设备132确定的)。同样，在示例性示例中，计算设备132去除(例如，分离)空间类型信号数据块1116和非空间类型信号数据块1118之间的关联(例如，不与第二信号发射器2和/或34相关联)。从在第一时间点处的内交叉面积1132到更新的内交叉面积1152的面积值的衰减(例如，负变化率)由计算设备132确定以指示存在空间类型信号数据块1116和非空间类型信号数据块1118的错误关联(例如，错误结合)。
在其他示例中，虽然未示出，但计算设备132确定在第一时间点处的内联合面积(未示出)和在第二时间点处的更新的内联合面积(未示出)，以确定存在移动信号发射器2的移动。内联合面积由内联合椭圆体(未示出)限定，对于第一数据集群1108，内联合面积具有与外联合面积1124不同的区域。同样地，对于更新的第一数据集群1136，更新的内联合面积由更新的内联合椭圆体(未示出)限定，更新的内联合面积具有与更新的外联合面积1144不同的面积。在另一示例中，虽然未示出，但计算设备132确定在第一时间点处的外交叉面积(未示出)和在第二时间点处的更新的外交叉面积(未示出)，以确定存在空间类型信号数据块1116和非空间类型信号数据块1118的错误结合。外交叉面积由外交叉椭圆体(未示出)限定，对于第二数据集群1114，外交叉面积具有不同于内交叉面积1132的面积。同样地，对于更新的第二数据集群1138，更新的外交叉面积由更新的外交叉椭圆体(未示出)限定，该更新的外交叉椭圆体具有与更新的内交叉面积1152不同的面积。
图12是使用具有广泛变化的误差大小的数据进行空间滤波的示例性方法1200的流程图，该数据可以与图3所示的信号处理系统100一起使用。在示例性示例中，方法1200包括随时间(包括在第一时间和在第一时间之后发生的第二时间)推移接收1202在计算设备132处的多个信号参数向量138，计算设备132经配置对多个信号参数向量138的每个信号参数向量138进行去交错，每个信号参数向量138具有至少一个坐标，该坐标包括从至少一个传感器103导出并与信号发射器相关联的信息(例如，移动信号发射器2和固定信号发射器34中的至少一个)，其中该信息包括具有第一空间数据类型和第二空间数据类型的至少两种类型的空间数据。方法1200还包括确定1204第一空间数据类型的多个第一坐标的第一误差大小和第二空间数据类型的多个第二坐标的第二误差大小。
同样，在示例性示例中，方法1200包括当第一误差大小与第二误差大小相差预定量时，向存储在存储器134中并具有多个阵列(例如，稀疏阵列402、中等阵列404和精细阵列406中的至少两个)的阵列数据结构401传送1206，到多个阵列中的第一阵列(例如，稀疏阵列402)的多个第一坐标和到多个阵列中的第二阵列(例如，中等阵列404和精细阵列406中的至少一个)的多个第二坐标，其中第一阵列包括第一数量的元素407，并且第二阵列包括与第一数量的元素不同的第二数量的元素407，并且其中多个阵列的每个阵列表示物理空间域(例如，可监视区域30和天空12中的至少一个)，至少一个传感器103从该物理空间域接收多个信号29。方法1200进一步包括用计算设备132确定1208多个椭圆误差区域概率对象416，其包括表示多个第一坐标的第一pdf的第一椭圆误差区域概率对象418和表示多个第二坐标的第二pdf的第二椭圆误差区域概率对象420，其中第一椭圆误差区域概率对象418和第二椭圆误差区域概率对象420中的每个与第一阵列和第二阵列中的至少一个相关联地存储在存储器134中。此外，在示例性示例中，方法1200包括用计算设备132确定1210交叉区域812，交叉区域812包括第一椭圆误差区域概率对象418的至少一部分和第二椭圆误差区域概率对象420的至少一部分，其中交叉区域812进一步包括第一数量的元素407的至少一部分和第二数量元素407的至少一部分，并且其中交叉区域812表示信号发射器在第二时间处在物理空间域中的最高概率位置。
图13是使用具有广泛变化的误差大小的数据进行空间滤波的可替代方法1300的流程图，该数据可以与图3所示的信号处理系统100一起使用。在可替代示例中，方法1300包括如上参考图12所示和描述的方法1200的步骤。方法1300还包括用计算设备132确定1302交叉区域812的第三pdf，其中第三pdf表示与在第二时间处的最高概率位置16相关联的空间误差。方法1300进一步包括使用用计算设备132执行的阴影散列密钥例程408来确定1304包含与第一空间数据类型相关联的存储数据的第一匹配元素407和包含与第二空间数据类型相关联的存储数据的第二匹配元素407中的至少一个在多个元素407之中的存在。同样，在确定1304中，阵列数据结构401经配置用作散列表，并且第一和第二匹配元素407的存在是分别确定1208第一椭圆误差区域概率对象418和第二椭圆误差区域概率对象420的先决条件。方法1300还包括在计算设备132处接收1306至少一个未知信号状态空间表示信号139，未知信号状态空间表示信号139包括从多个信号29中的至少一个信号的去噪脉冲130导出的非标准数据点1026和/或1034。方法1300进一步包括在计算设备132处将至少一个未知信号状态空间表示信号139解析1308到空间数据和非空间数据中的至少一个。
方法1300还包括用计算设备132确定1310第一对椭圆误差区域概率对象418的第一对轴线和第二椭圆误差区域概率对象420的第二对轴线，其中第一对轴线表示多个第一坐标1004的空间误差并且第二对轴线表示多个第二坐标1008的空间误差。方法1300进一步包括用计算设备132确定1312第一椭圆误差区域概率对象418相对于第二椭圆误差区域概率对象420的联合面积1124和/或1126的变化率和联合面积1124和/或1126的变化方向1154中的至少一个。方法1300还包括用计算设备132并且基于联合面积1124和/或1126的变化率和联合面积的变化方向1154中的至少一个的值，确定1314信号发射器(例如，信号发射器2、8、34和36中的至少一个)的移动的存在、信号发射器的移动方向、信号发射器的速度以及信号发射器的加速度中的至少一个。
图14是使用具有广泛变化的误差大小的数据进行空间滤波的可替代方法1400的流程图，该数据可以与图3所示的信号处理系统100一起使用。在可替代示例中，方法1400包括如上参考图12所示和描述的方法1200的步骤。方法1400还包括用计算设备132确定1402交叉区域812的交叉面积1132和/或1134的变化率和交叉面积1132和/或1134的变化方向1154中的至少一个。方法1400进一步包括用计算设备132并且基于交叉面积1132的变化率和交叉面积1132和/或1134的变化方向1154中的至少一个的值，确定1404信号发射器(例如，信号发射器2、8、34和36中的至少一个)的移动的存在、信号发射器的移动方向、信号发射器的速度和信号发射器的加速度中的至少一个。
方法1400还包括当保持阵列数据结构401中的至少一个异常值第一坐标和至少一个异常值第二坐标中的至少一个使得第一误差大小和第二误差大小中的至少一个超过预定值时，使用计算设备132，将多个第一坐标1004中的至少一个异常值第一坐标和多个第二坐标1008中的至少一个异常值第二坐标中的至少一个进行识别1406和删除1408中的至少一个。方法1400进一步包括当保持第一非空间坐标和第二非空间坐标中的至少一个包括与已知的关于信号发射器的识别信息冲突的信息时，使用计算设备132使在阵列数据结构401中第一非空间坐标和第二非空间坐标中的至少一个与至少两种类型的空间数据之间的关联分离1410。
方法1400还包括经由耦连到计算设备132的显示器144将数据输出信号142显示1412为人类可读数据，第一椭圆误差区域概率对象418、第二椭圆误差区域概率对象420、第一误差大小、第二误差大小、第一pdf、第二pdf、交叉区域812和信号发射器在物理空间域1和/或33中的最高概率位置16中的至少一个。方法1400进一步包括基于第一椭圆误差区域概率对象418、第二椭圆误差区域概率对象420、第一误差大小、第二误差大小、第一pdf、第二pdf、交叉区域812以及信号发射器在物理空间域1和/或33中的最高概率位置(例如，第一位置16)中的至少一个的确定，来引导1414监视平台6和设备31中的至少一个以朝向和远离信号发射器的位置16中的至少一个的方式的移动，设备31以电通信和数据通信中至少一个的方式耦连到监视平台6。
图15是使用具有广泛变化的误差大小的数据进行空间滤波的可替代方法1500的流程图，该数据可以与图3所示的信号处理系统100一起使用。在可替代示例中，方法1500包括如上参考图12所示和描述的方法1200的步骤。方法1500还包括用计算设备132确定1502第一椭圆误差区域概率对象418的第一中心1016和第二椭圆误差区域概率对象420的第二中心1022，其中第一中心1016表示多个第一坐标1004的平均值，并且第二中心1022表示多个第二坐标1008的平均值。同样，在确定1502中，基于多个第一坐标1004，第一中心1016进一步表示信号发射器(例如，信号发射器2、8、34和36中的至少一个)在物理空间域1和/或33中的位置16，并且基于多个第一坐标1004，第一椭圆误差区域概率对象418的第一pdf表示信号发射器在物理空间域1和/或33中的位置16的空间误差。进一步地，在确定1502中，基于多个第二坐标1008，第二中心1022进一步表示信号发射器在物理空间域1和/或33中的位置16，并且基于多个第二坐标1008，第二椭圆误差区域概率对象420的第二pdf表示信号发射器在物理空间域1和/或33中的位置16的空间误差。方法1500进一步包括基于随着包括在第二时间之后发生的第三时间的时间的推移接收1202至少一个附加信号参数向量138，用计算设备132更新1504第一椭圆误差区域概率对象418和第二椭圆误差区域概率对象420中的至少一个。更新1504还包括更新第一pdf、第二pdf、第一中心1016、第二中心1022、第一对轴线以及第二对轴线中的至少一个。
使用具有由广域监视传感器生成的广泛不同的误差大小的数据进行空间滤波的上述系统和方法使得能够有效且高效地接收和分类信号，其中空间数据具有不同维数和广泛变化的误差大小。上述示例还有助于信号与噪声和干扰的分离，其中感兴趣的信号数量大，并且空间内容是分类的优先级。上述示例进一步简化了消除噪声和干扰所需的处理，以便在多个采样帧之间空间匹配信息，包括从融合在一起的多于一个传感器导出的空间数据。使用具有由广域监视传感器生成的广泛不同的误差大小的数据进行空间滤波的上述系统和方法也有助于有效的位置匹配，其中相对于已知的空间滤波系统和方法，使用更简单的处理架构，由广域传感器监视的空间面积大，并且空间数据具有不同的维数和广泛变化的误差大小。上述示例进一步能够改善检测范围，处理和分类性能，并且降低空中监视操作中的功率消耗，而不增加计算资源超出对设计约束的限制。使用具有由广域监视传感器生成的广泛不同的误差大小的数据进行空间滤波的上述系统和方法还有助于从广域传感器监视大空间面积获得的空间数据的有效率和高效的高性能后处理。上述示例还使得能够随时间推移将包含空间数据的向量统计地结合在一起，包含空间数据的向量具有不同维数和广泛变化的误差大小。上述示例进一步有助于使用从广域传感器获得的空间数据以可接受误差在固定信号发射器和移动信号发射器之间进行辨别。
使用具有由广域监视传感器生成的广泛不同的误差大小的数据进行空间滤波的上述系统和方法的示例性技术效果包括以下内容中的至少一个：(a)能够有效和高效地接收和分类信号，其中空间数据具有不同的维数和广泛变化的误差大小；(b)有助于信号与噪声和干扰的分离，其中感兴趣的信号数量大，并且空间内容是分类的优先级；(c)简化了消除噪声和干扰所需的处理，以便空间匹配多个采样帧之间的信息，包括从融合在一起的多于一个传感器导出的空间数据；(d)有助于有效的位置匹配，其中相对于已知的空间滤波系统和方法，使用更简单的处理架构，由广域传感器监视的空间面积大，并且空间数据具有不同的维数和广泛变化的误差大小；(e)能够改善检测范围，处理和分类性能，并且降低空中监视操作中的功率消耗，而不增加计算资源超出设计约束的限制；(f)有助于从广域传感器监视大空间面积获得的空间数据的有效率和高效的高性能后处理；(g)使得能够随时间推移将包含空间数据的向量统计地结合在一起，包含空间数据的向量从广域传感器导出并且具有不同维数和广泛变化的误差大小；以及(h)有助于使用从广域传感器获得的空间数据以可接受误差在固定信号发射器和移动信号发射器之间进行辨别。
虽然本公开的各种示例的具体特征可能在一些附图中示出而未在其他附图中示出，但是这仅是为了方便。根据本公开的原理，附图的任何特征可以结合任何其它附图的任何特征被参考和/或被要求保护。
一些示例涉及使用一个或多个电子或计算设备。此类设备通常包括处理器、处理设备或控制器，诸如通用中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、微控制器、精简指令集计算机(risc)处理器、专用集成电路(asic)、可编程逻辑电路(plc)、现场可编程门阵列(fpga)、数字信号处理(dsp)设备和/或能够执行本文所述功能的任何其他电路或处理设备。本文描述的方法可以被编码为实施在计算机可读介质中的可执行指令，包括但不限于存储设备和/或存储器设备。当由处理设备执行时，此类指令使得处理设备执行本文描述的方法的至少一部分。上述示例仅是示例性的，并且因此不旨在以任何方式限制术语处理器和处理设备的定义和/或含义。
进一步地，本公开包括根据以下条款所述的示例：
条款1.一种对从多个信号(29)导出的数据进行空间滤波的系统(100)，所述多个信号(29)由信号发射器(2、8、34、36)产生并由至少一个监视平台(6)接收，所述系统包括：
至少一个传感器(103)，其经配置接收多个信号；
预处理器(104)，其耦连到传感器并且经配置产生多个信号参数向量(138)，多个信号参数向量中的每个信号参数向量从多个信号中的一个信号导出，并且包括至少一个坐标(612、618、1004、1008、1012、1018、1024、1110、1112、1116、1118)，至少一个坐标包括从至少一个传感器导出并与信号发射器相关联的信息，其中所述信息包括至少两种类型的空间数据，所述至少两种类型包括第一空间数据类型和第二空间数据类型；以及
计算设备(132)，其耦连到预处理器并且包括存储器(134)，计算设备经配置对多个信号参数向量中的每个信号参数向量进行去交错，其中计算设备被编程为：
随着包括第一时间和在第一时间之后发生的第二时间的时间的推移，从预处理器接收多个信号参数向量(1202)；
确定第一空间数据类型的多个第一坐标的第一误差大小和第二空间数据类型的多个第二坐标的第二误差大小(1204)；
当第一误差大小与第二误差大小相差预定量时，将到多个阵列中的第一阵列的多个第一坐标，和到多个阵列中的第二阵列的多个第二坐标，传送到存储在存储器中并且具有多个阵列(402、404、406)的阵列数据结构(401)，其中第一阵列包括第一数量的元素(407)，并且第二阵列包括与第一数量的元素不同的第二数量的元素，并且其中多个阵列中的每个阵列表示物理空间域(1、33)，至少一个传感器从物理空间域(1、33)中接收多个信号(1206)；
确定多个椭圆误差区域概率对象(416)，多个椭圆误差区域概率对象(416)包括表示多个第一坐标的第一概率密度函数(“pdf”)的第一椭圆误差区域概率对象(418)，和表示多个第二坐标的第二“pdf”的第二椭圆误差区域概率对象(420)，其中第一椭圆误差区域概率对象和第二椭圆误差区域概率对象中的每个被存储在与第一阵列和第二阵列中的至少一个相关联的存储器中(1208)；以及
确定交叉区域(812)，交叉区域(812)包括第一椭圆误差区域概率对象的至少一部分和第二椭圆误差区域概率对象的至少一部分，其中交叉区域进一步包括第一数量的元素的至少一部分和第二数量的元素的至少一部分，并且其中交叉区域表示在第二时间处信号发射器在物理空间域中的最高概率位置(16)(1210)。
条款2.根据条款1所述的系统(100)，其中计算设备(132)进一步被编程为确定交叉区域(812)的第三“pdf”，其中第三“pdf”表示与在第二时间处的最高概率位置(16)相关联的空间误差(1302)。
条款3.根据条款1所述的系统(100)，其中计算设备(132)进一步被编程为接收与多个信号参数向量中的至少一个信号参数向量(138)相关联的至少一个标准偏差向量(502)，至少一个标准偏差向量经配置有助于确定第一误差大小和第二误差大小(1202)。
条款4.根据条款1所述的系统(100)，其中多个阵列中的每个阵列(402、404、406)包括多个元素(407)，并且其中计算设备(132)进一步被编程为使用阴影散列密钥例程(408)确定包含与第一空间数据类型相关联的存储数据的第一匹配元素和包含与第二空间数据类型相关联的存储数据的第二匹配元素中的至少一个在多个元素之中的存在，其中阵列数据结构(401)经配置用作散列表并且第一和第二匹配元素的存在是分别确定第一椭圆误差区域概率对象(418)和第二椭圆误差区域概率对象(420)的先决条件(1304)。
条款5.根据条款1所述的系统(100)，其中计算设备(132)进一步被编程为接收多个信号参数向量中的至少一个信号参数向量(138)作为从去噪信号(124)和盲源分离信号(120)中的至少一个产生的信号参数向量(1202)。
条款6.根据条款1所述的系统(100)，其中计算设备(132)进一步被编程为：
接收至少一个未知信号状态空间表示信号(139)，至少一个未知信号状态空间表示信号(139)包括从多个信号(29)中的至少一个信号的去噪脉冲(130)导出的非标准数据(1026、1034)(1306)；以及
将至少一个未知信号状态空间表示信号解析到空间数据和非空间数据中的至少一个(1308)。
条款7.根据条款1所述的系统(100)，其中计算设备(132)进一步被编程为：
确定第一椭圆误差区域概率对象(418)相对于第二椭圆误差区域概率对象(420)的联合面积(1124、1126)的变化率和联合面积的变化方向(1154)中的至少一个(1312)；以及
基于联合面积的变化率和联合面积的变化方向中的至少一个的值，确定以下内容中的至少一个(1314)：
信号发射器(2、8、34、36)的移动的存在；
信号发射器的移动方向；
信号发射器的速度；以及
信号发射器的加速度。
条款8.根据条款1所述的系统(100)，其中计算设备(132)进一步被编程为：
确定交叉区域(812)的交叉面积(1132、1134)的变化率和交叉面积的变化方向(1154)中的至少一个(1402)；以及
基于交叉面积的变化率和交叉面积的变化方向中的至少一个的值，确定以下内容中的至少一个(1404)：
信号发射器(2、8、34、36)的移动的存在；
信号发射器的移动方向；
信号发射器的速度；以及
信号发射器的加速度。
条款9.根据条款1所述的系统(100)，其中计算设备(132)进一步被编程为：
接收多个信号参数向量(138)，多个信号参数向量(138)具有包括第一非空间坐标和第二非空间坐标的多个非空间坐标(612、618、1004、1008、1012、1018、1024、1110、1112、1116、1118)，多个非空间坐标中的每个非空间坐标包括信息，所述信息包括识别信号发射器(2、8、34、36)的至少一种类型的非空间数据(1202)；
当保持阵列数据结构(401)中的至少一个异常值第一坐标和至少一个异常值第二坐标中的至少一个使得第一误差大小和第二误差大小中的至少一个超过预定值时，将多个第一坐标(1004)中的至少一个异常值第一坐标和多个第二坐标(1008)中的至少一个异常值第二坐标中的至少一个进行识别(1406)和删除(1408)中的至少一个；以及
当保持第一非空间坐标和第二非空间坐标中的至少一个包括与已知的关于信号发射器的识别信息冲突的信息时，使在阵列数据结构中的第一非空间坐标和第二非空间坐标中的至少一个和至少两种类型的空间数据之间的关联进行分离(1410)。
条款10.根据条款1所述的系统(100)，进一步包括显示器(144)，其耦连到计算设备(132)，其中所述计算设备进一步被编程为经由显示器将第一椭圆误差区域概率对象(418)、第二椭圆误差区域概率对象(420)、第一误差大小、第二误差大小、第一“pdf”、第二“pdf”、交叉区域(812)以及信号发射器(2、8、34、36)在物理空间域(1、33)中的最高概率位置(16)中的至少一个显示为人类可读数据(1412)。
条款11.根据条款1所述的系统(100)，进一步包括设备(31)，设备(31)以电通信和数据通信中的至少一个与至少一个监视平台(6)耦连，其中计算设备(132)进一步被编程为，基于第一椭圆误差区域概率对象(418)、第二椭圆误差区域概率对象(420)、第一误差大小、第二误差大小、第一“pdf”、第二“pdf”、交叉区域(812)以及信号发射器在物理空间域(1、33)中的最高概率位置(16)中的至少一个的确定，来引导(1414)设备以朝向和远离信号发射器(2、8、34、36)的位置(16)中的至少一个移动。
条款12.根据条款1所述的系统(100)，其中计算设备(132)进一步被编程为确定(1310)第一椭圆误差区域概率对象(418)的第一对轴线和第二椭圆误差区域概率对象(420)的第二对轴线，其中第一对轴线表示多个第一坐标(1004)的空间误差，并且其中第二对轴线表示多个第二坐标(1008)的空间误差。
条款13.根据条款12所述的系统(100)，其中计算设备(132)进一步被编程为确定(1502)第一椭圆误差区域概率对象(418)的第一中心(1016)和第二椭圆误差区域概率对象(420)的第二中心(1022)，其中第一中心表示多个第一坐标(1004)的平均值，并且其中第二中心表示多个第二坐标(1008)的平均值。
条款14.根据条款13所述的系统(100)，其中：
基于多个第一坐标(1004)，第一中心(1016)进一步表示信号发射器(2、8、34、36)在物理空间域(1、33)中的位置(16)；
第一椭圆误差区域概率对象(418)的第一“pdf”表示信号发射器的位置的空间误差；
基于多个第二坐标(1008)，第二中心(1022)进一步表示信号发射器在物理空间域中的位置；以及
基于多个第二坐标，第二椭圆误差区域概率对象(420)的第二“pdf”表示信号发射器在物理空间域中的位置的空间误差。
条款15.根据条款14所述的系统(100)，其中基于随着包括在第二时间之后发生的第三时间的时间的推移，接收(1202)至少一个附加信号参数向量(138)而更新(1504)第一椭圆误差区域概率对象(418)和第二椭圆误差区域概率对象(420)中的至少一个。
条款16.根据条款15所述的系统(100)，其中计算设备(132)进一步被编程为更新(1504)第一“pdf”、第二“pdf”、第一中心(1016)、第二中心(1022)、第一对轴线以及第二对轴线中的至少一个。
条款17.一种对来自多个信号参数向量(138)的数据进行空间滤波的方法(1200)，多个信号参数向量(138)由包括至少一个传感器(103)的至少一个监视平台(6)产生，传感器(103)经配置从信号发射器(2、8、34、36)接收多个信号(29)，每个信号参数向量从多个信号中的一个信号导出，所述方法包括：
随着包括第一时间和在第一时间之后发生的第二时间的时间的推移，接收(1202)在计算设备(132)处的多个信号参数向量，计算设备(132)经配置对多个信号参数向量中的每个信号参数向量去交错，每个信号参数向量具有包括从至少一个传感器导出并与信号发射器相关联的信息的至少一个坐标(612、618、1004、1008、1012、1018、1024、1110、1112、1116、1118)，其中所述信息包括具有第一空间数据类型和第二空间数据类型的至少两种类型的空间数据；
确定第一空间数据类型的多个第一坐标(1004)的第一误差大小和第二空间数据类型的多个第二坐标(1008)的第二误差大小(1204)；
当第一误差大小与第二误差大小相差预定量时，将到多个阵列中的第一阵列的多个第一坐标和到多个阵列中的第二阵列的多个第二坐标传送到存储在存储器(134)中并且具有多个阵列(402、404、406)的阵列数据结构(401)，其中第一阵列包括第一数量的元素(407)，并且第二阵列包括与第一数量的元素不同的第二数量的元素，并且其中多个阵列中的每个阵列表示物理空间域(1、33)，至少一个传感器从物理空间域(1、33)接收多个信号(1206)；
使用计算设备确定多个椭圆误差区域概率对象(416)，多个椭圆误差区域概率对象(416)包括表示多个第一坐标的第一概率密度函数(“pdf”)的第一椭圆误差区域概率对象(418)，和表示多个第二坐标的第二“pdf”的第二椭圆误差区域概率对象(420)，其中第一椭圆误差区域概率对象和第二椭圆误差区域概率对象中的每个存储在与第一阵列和第二阵列中的至少一个相关联的存储器中(1208)；以及
使用计算设备确定包括第一椭圆误差区域概率对象的至少一部分和第二椭圆误差区域概率对象的至少一部分的交叉区域(812)，其中交叉区域进一步包括第一数量的元素的至少一部分和第二数量的元素的至少一部分，并且其中交叉区域表示在第二时间处信号发射器在物理空间域中的最高概率位置(16)(1210)。
条款18.根据条款17所述的方法(1200)，其中接收(1202)多个信号参数向量(138)包括：接收多个信号参数向量中的至少一个信号参数向量作为从去噪信号(124)和盲源分离信号(129)中的至少一个产生的信号参数向量。
条款19.根据条款17所述的方法(1200)，其中接收(1202)多个信号参数向量(138)包括接收与多个信号参数向量中的至少一个信号参数向量(138)相关联的至少一个标准偏差向量(502)，至少一个标准偏差向量经配置有助于确定(1204)第一误差大小和第二误差大小。
条款20.根据条款17所述的方法(1300)，进一步包括用计算设备(132)确定交叉区域(812)的第三“pdf”，其中第三“pdf”表示与在第二时间处的最高概率位置(16)相关联的空间误差(1302)。
条款21.根据条款17所述的方法(1300)，其中多个阵列中的每个阵列(402、404、406)包括多个元素(407)，所述方法进一步包括：使用利用计算设备(132)执行的阴影散列密钥例程(408)，确定包含与第一空间数据类型相关联的存储数据的第一匹配元素和包含与第二空间数据类型相关联的存储数据的第二匹配元素中的至少一个在多个元素之中的存在，并且其中：
阵列数据结构(401)经配置用作散列表；以及
第一和第二匹配元素的存在是分别确定(1208)第一椭圆误差区域概率对象(418)和第二椭圆误差区域概率对象(420)的先决条件。
条款22.根据条款17所述的方法(1300)，进一步包括：
在计算设备(132)处接收至少一个未知信号状态空间表示信号(139)，至少一个未知信号状态空间表示信号(139)包括从多个信号(29)中的至少一个信号的去噪脉冲(130)导出的非标准数据(1026、1034)(1306)；以及
使用计算设备将至少一个未知信号状态空间表示信号解析到空间数据和非空间数据中的至少一个(1308)。
条款23.根据条款17所述的方法(1300)，进一步包括利用计算设备(132)确定第一椭圆误差区域概率对象(418)的第一对轴线和第二椭圆误差区域概率对象(420)的第二对轴线(1310)，其中：
第一对轴线表示多个第一坐标(1004)的空间误差；以及
第二对轴线表示多个第二坐标(1008)的空间误差。
条款24.根据条款17所述的方法(1300)，进一步包括：
用计算设备(132)确定第一椭圆误差区域概率对象(418)相对于第二椭圆误差区域概率对象(420)的联合面积(1124、1126)的变化率和联合面积的变化方向(1154)中的至少一个(1312)；以及
用计算设备并且基于联合面积的变化率和联合面积的变化方向中的至少一个的值来确定以下内容中的至少一个(1314)：
信号发射器(2、8、34、36)的移动的存在；
信号发射器的移动方向；
信号发射器的速度；以及
信号发射器的加速度。
条款25.根据条款17所述的方法(1400)，进一步包括：
使用计算设备(132)确定交叉区域(812)的交叉面积(1132、1134)的变化率和交叉面积的变化方向(1154)中的至少一个(1402)；以及
使用计算设备并且基于交叉面积的变化率和交叉面积的变化方向中的至少一个的值来确定以下内容中的至少一个(1404)：
信号发射器(2、8、34、36)的移动的存在；
信号发射器的移动方向；
信号发射器的速度；以及
信号发射器的加速度。
条款26.根据条款17所述的方法(1400)，其中接收(1202)多个信号参数向量(138)包括，接收包括第一非空间坐标和第二非空间坐标的多个非空间坐标(612、618、1004、1008、1012、1018、1024、1110、1112、1116、1118)，多个非空间坐标中的每个非空间坐标包括信息，该信息包括识别信号发射器(2、8、34、36)的至少一种类型的非空间数据，所述方法进一步包括：
当保持阵列数据结构(401)中的至少一个异常值第一坐标和至少一个异常值第二坐标中的至少一个使得第一误差大小和第二误差大小中的至少一个超过预定值时，使用计算设备对多个第一坐标(1004)中的至少一个异常值第一坐标和多个第二坐标(1008)中的至少一个异常值第二坐标中的至少一个进行识别(1406)和删除(1408)中的至少一个；以及
当保持第一非空间坐标和第二非空间坐标中的至少一个包括与已知的关于信号发射器的识别信息冲突的信息时，使用计算设备对在阵列数据结构中的第一非空间坐标和第二非空间坐标中的至少一个与至少两种类型的空间数据之间的关联进行分离(1410)。
条款27.根据条款17所述的方法(1400)，进一步包括经由耦连到计算设备(132)的显示器(144)将第一椭圆误差区域概率对象(418)、第二椭圆误差区域概率对象(420)、第一误差大小、第二误差大小、第一“pdf”、第二“pdf”、交叉区域(812)以及信号发射器(2、8、34、36)在物理空间域(1、33)中的最高概率位置(16)中的至少一个显示为人类可读数据(1412)。
条款28.根据条款17所述的方法(1400)，进一步包括基于第一椭圆误差区域概率对象(418)、第二椭圆误差区域概率对象(420)、第一误差大小、第二误差大小、第一“pdf”、第二“pdf”、交叉区域(812)以及信号发射器在物理空间域(1、33)中的最高概率位置(16)中的至少一个的确定，来引导至少一个监视平台(6)和设备(31)中的至少一个以朝向和远离信号发射器(2、8、34、36)的位置(16)中的至少一个移动，所述设备(31)以电通信和数据通信中的至少一个与监视平台(6)耦连。
条款29.根据条款17所述的方法(1500)，进一步包括用计算设备(132)确定第一椭圆误差区域概率对象(418)的第一中心(1016)和第二椭圆误差区域概率对象(420)的第二中心(1022)(1502)，其中：
第一中心表示多个第一坐标(1004)的平均值；并且
第二中心表示多个第二坐标(1008)的平均值。
条款30.根据条款29所述的方法(1500)，其中：
基于多个第一坐标(1004)，第一中心(1016)进一步表示信号发射器(2、8、34、36)在物理空间域(1、33)中的位置(16)；
基于多个第一坐标，第一椭圆误差区域概率对象(418)的第一“pdf”表示信号发射器在物理空间域中的位置的空间误差；
基于多个第二坐标(1008)，第二中心(1022)进一步表示信号发射器在物理空间域中的位置；以及
基于多个第二坐标，第二椭圆误差区域概率对象(420)的第二“pdf”表示信号发射器在物理空间域中的位置的空间误差。
条款31.根据条款30所述的方法(1500)，进一步包括基于随着包括在第二时间之后发生的第三时间的时间的推移而接收(1202)至少一个附加信号参数向量(138)，用计算设备(132)更新第一椭圆误差区域概率对象(418)和第二椭圆误差区域概率对象(420)中的至少一个(1504)。
条款32.根据条款31所述的方法(1500)，其中更新(1504)第一椭圆误差区域概率对象(418)和第二椭圆误差区域概率对象(420)中的至少一个包括更新第一“pdf”、第二“pdf”、第一中心(1016)、第二中心(1022)、第一椭圆误差区域概率对象的第一对轴线以及第二椭圆误差区域概率对象的第二对轴线中的至少一个。
条款33.一种具有在其上实施的计算机可执行指令的非暂时性计算机可读存储器(134)，其中当由计算设备(132)执行时，计算机可执行指令使计算设备：
随着包括第一时间和在第一时间之后发生的第二时间的时间的推移，接收多个信号参数向量(138)，多个信号参数向量(138)包括第一空间数据类型的多个第一坐标(1004)和第二空间数据类型的多个第二坐标(1008)，多个信号参数向量中的每个信号参数向量从多个信号(29)中的一个信号导出，多个信号(29)由信号发射器(2、8、34、36)产生并由至少一个传感器(103)接收(1202)；
确定多个第一坐标的第一误差大小和多个第二坐标的第二误差大小(1204)；
当第一误差大小与第二误差大小相差预定量时，将到多个阵列的第一阵列的多个第一坐标和到多个阵列的第二阵列的多个第二坐标传送到存储在存储器(134)中并且具有多个阵列(402、404、406)的阵列数据结构(401)，其中第一阵列包括第一数量的元素(407)，并且第二阵列包括与第一数量的元素不同的第二数量的元素，并且其中多个阵列中的每个阵列表示物理空间域(1、33)，至少一个传感器从物理空间域(1、33)接收多个信号(1206)；
确定多个椭圆误差区域概率对象(416)，多个椭圆误差区域概率对象(416)包括表示多个第一坐标的第一概率密度函数(“pdf”)的第一椭圆误差区域概率对象(418)和表示多个第二坐标的第二“pdf”的第二椭圆误差区域概率对象(420)，其中第一椭圆误差区域概率对象和第二椭圆误差区域概率对象中的每个被存储在与第一阵列和第二阵列中的至少一个相关联的存储器中(1208)；以及
确定包括第一椭圆误差区域概率对象的至少一部分和第二椭圆误差区域概率对象的至少一部分的交叉区域(812)，其中交叉区域进一步包括第一数量的元素的至少一部分和第二数量的元素的至少一部分，并且其中交叉区域表示在第二时间处信号发射器在物理空间域中的最高概率位置(16)(1210)。
该书面说明使用示例来公开包括最佳模式的示例，并且还使得本领域任何技术人员能够实践所述示例，包括制作和使用任何设备或系统并执行任何并入的方法。本公开的可取得专利权的范围由权利要求限定，并且可以包括本领域技术人员想到的其它示例。如果这些其它示例具有与权利要求的文字语言没有不同的结构要素，或者如果它们包括与权利要求的文字语言无实质差异的等同的结构要素，则这些其它示例被规定为在权利要求的范围内。
- 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞！