一种基于地理和电磁数据的多域态势信息融合方法与流程

本发明属于多域数据融合，特别是指一种基于地理和电磁数据的多域态势信息融合方法。

背景技术：

1、近年来，随着信息技术的飞速发展，给态势感知技术带来了新的挑战。基于场图的态势感知需要立足多域，单一感知场与传感器环境适应性、检测性能、场空间分布的差异性高度相关，基于单一场的态势感知存在可靠性不足的问题，通过多域场交互的方式能够充分利用不同场的空间分布特征和传感器特性，具有更强的适应能力。由于在数据感知过程中多传感器受到诸多因素的影响使得参与融合的数据存在不确定性，如何运用多域数据配准和跨域数据融合方法，将分布式节点上不同传感器感知的数据进行配准融合，提高融合结果的可靠性成为研究热点。

技术实现思路

1、本发明提出了一种基于地理和电磁数据的多域态势信息融合方法，旨在开展基于多域态势信息的数据融合技术的研究，解决室内外环境中多域数据的融合问题。研究多域差异化数据关联、数据融合技术，以解决未知环境中多域态势信息的可靠融合问题。

2、本发明是通过以下技术方案实现的：

3、一种基于地理和电磁数据的多域态势信息融合方法，包括以下步骤：

4、步骤1：获取dem数据和电磁数据，将获取的dem数据和电磁数据分别保存；

5、步骤2：绘制dem数据和电磁数据的热力图；

6、步骤3：根据相似性度量方法，对落入关联门限内的每一个dem数据和电磁数据计算关联度，根据计算的关联度建立对应关联矩阵；

7、步骤4：根据关联矩阵计算关联成功率。

8、进一步的，步骤3的具体方式为：

9、1)提取dem热力图的认知信息，用矩阵的形式描述为：

10、

11、其中，m，n为热力图的宽度和长度，dij大于关联门限时等于1，小于关联门限时等于0，i＝1,2,...,m，j＝1,2,...,n；

12、提取电磁热力图中的认知信息，用矩阵的形式描述为：

13、

14、其中，m，n为热力图的宽度和长度，eij大于关联门限时等于1，小于关联门限时等于0，i＝1,2,...,m，j＝1,2,...,n；

15、2)通过提取的认知信息计算关联矩阵r：

16、

17、

18、其中，m，n为热力图的宽度和长度，i＝1,2,...,m，j＝1,2,...,n。

19、进一步的，步骤4中关联成功率s的具体计算方式为：

20、

21、本发明的有益效果在在于：

22、本发明提出了一种基于地理和电磁数据的多域态势信息融合方法，通过获取dem数据和电磁数据、绘制分布热力图、计算关联矩阵、数据配准等技术手段，解决了未知环境中多域态势信息的可靠融合问题，具有良好的应用前景。

技术特征：

1.一种基于地理和电磁数据的多域态势信息融合方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于地理和电磁数据的多域态势信息融合方法，其特征在于，步骤3的具体方式为：

3.根据权利要求2所述的一种基于地理和电磁数据的多域态势信息融合方法，其特征在于，步骤4中关联成功率s的具体计算方式为：

技术总结
本发明公开了一种基于地理和电磁数据的多域态势信息融合方法，属于多域数据融合技术领域。其包括以下过程：获取DEM数据和电磁数据，将获取的DEM数据和电磁数据分别保存为json文件，存储到本地以便后续调用；绘制热力图，代码读取保存到本地的json文件，绘制DEM数据和电磁数据热力图；计算关联矩阵，关联矩阵可定量描述数据间的相似程度，根据DEM数据和电磁数据之间的关联度建立对应关联矩阵；数据配准，数据配准的是在不同数据间找到对应关系，从而将数据变化到同一坐标系，得到数据的关联融合结果。本发明有效解决了未知环境中多域态势信息的可靠融合问题，达到了预期效果。

技术研发人员：蔚保国,吴婉晴,董赫,何成龙,高大伟
受保护的技术使用者：中国电子科技集团公司第五十四研究所
技术研发日：
技术公布日：2024/2/1