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    重庆时时彩早上几点开: 多源传感器目标综合识别系统性能评估方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410040712.6

    申请日:

    2014.01.27

    公开号:

    CN103793606A

    公开日:

    2014.05.14

    当前法律状态:

    撤回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的视为撤回IPC(主分类):G06F 19/00申请公布日:20140514|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 19/00申请日:20140127|||公开
    IPC分类号: G06F19/00(2011.01)I 主分类号: G06F19/00
    申请人: 中国电子科技集团公司第十研究所
    发明人: 王连亮
    地址: 610036 四川省成都市金牛区茶店子东街48号
    优先权:
    专利代理机构: 成飞(集团)公司专利中心 51121 代理人: 郭纯武
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410040712.6

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.03.29|||2014.06.11|||2014.05.14

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的视为撤回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明提出的一种多源传感器目标综合识别系统性能评估方法,旨在提供能够对多源异类传感器综合识别系统的识别性能有效、合理、全面评估的方法。并通过如下技术方案予以实现:性能评估计算机接收目标想定计算机、多源传感器系统与综合识别系统分别发送目标想定数据、目标多源传感器数据和目标综合识别数据,将这些数据存储到接收数据缓存队列中,选择综合识别系统性能评估指标集库中相应评估需求所需的评估指标,从接收数据缓存队列中取出接收的数据,按照评估指标定义与计算流程计算指标值,针对不同评估需求选择评估指标,对目标态势目标信息的冗余程度进行对比评估,将综合识别系统数据融合的关联结果、识别结果和识别态势在显示界面上进行显示。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种多源传感器目标综合识别系统性能评估方法,具有如下技术特征:在目标想定计算机、多源传感器系统、综合识别系统性能评估计算机和多源传感器系统构成的多源传感器目标综合识别系统中,多源传感器系统通过网络交换机与性能评估计算机交互数据;安装有性能评估软件的性能评估计算机在目标想定计算机、多源传感器系统的配合下,按照性能评估工作流程对多源传感器目标综合识别系统的处理性能进行评估;性能评估计算机接收目标想定计算机、多源传感器系统与综合识别系统分别发送的目标想定数据、目标多源传感器数据和目标综合识别数据,将这些数据存储到接收数据缓存队列中,并在性能评估软件的基本指标集中设置“态势相关度”指标和“绝对识别概率”指标;选择综合识别系统性能评估指标集库中相应评估需求所需的评估指标,从接收数据缓存队列中取出接收的数据,根据选择出的评估指标,按照评估指标定义与计算流程计算指标值,性能评估软件在多源传感器系统或综合识别系统给定的目标观测集合、关联率指标和绝对识别率指标中,针对不同评估需求选择评估指标,对同一识别对象集合下的多源传感器系统与综合识别系统的评估需求和目标识别能力,以及分别形成的目标态势目标信息的冗余程度进行对比评估,将综合识别系统数据融合的关联率指标计算出的关联结果、识别率指标的评估计算识别结果以及识别态势在显示界面上进行显示。

    2.  如权利要求1所述的多源传感器目标综合识别系统性能评估方法,其特征在于:所述性能评估指标集包括基本指标集与派生指标集两部分,基本指标集由目标态势信息质量类指标和融合处理能力类指标构成,其中,目标态势信息质量类指标包括态势相关度、目标探测率、目标虚警率、目标漏警率、目标探测周期、目标探测距离、相对正确识别率、相对错误识别率、相对未识别率、绝对正确识别率、绝对错误识别率、绝对未识别率和识别准确度指标;融合处理能力类指标包括正确关联率、错误关联率、漏关联率、融合处理时间和融合处理目标数指标;派生指标集是通过对基本指标集中的指标实施不同的条件约束派生的,派生指标集的派生条件包括:传感器组合约束条件、识别目标对象约束条件、时空约束条件、识别属性约束条件和置信度约束条件。

    3.  如权利要求1所述的多源传感器目标综合识别系统性能评估方法,其特征在于:综合识别系统的评估需求包括:融合处理前后态势相关度对比评估、融合处理能力评估、与现役识别装备识别能力对比评估和目标识别准确度评估,其中,融合处理前后态势相关度对比评估需要的指标包括目标冗余度指标;融合处理能力评估需要的指标包括不同传感器组合约束条件下的融合处理能力类指标;与现役识别装备识别能力对比评估需求的指标包括由不同的传感器组合约束条件、识别目标对象约束条件、时空约束条件下的目标态势信息质量类指标以 及由不同的识别属性约束条件、置信度约束条件下的绝对正确识别率、绝对错误识别率、绝对未识别率指标;目标识别准确度评估需要的指标包括不同的传感器组合约束条件、识别目标对象约束条件、识别属性约束条件下的识别准确度指标。

    4.  如权利要求1所述的多源传感器目标综合识别系统性能评估方法,其特征在于:性能评估软件针对不同评估需求所选择的评估指标为:融合处理前后态势相关度对比评估需要的指标、融合处理能力评估需要的指标、与现役识别装备识别能力对比评估需求的指标与目标识别准确度评估需要的指标。

    5.  如权利要求1所述的多源传感器目标综合识别系统性能评估方法,其特征在于:在多源传感器系统或综合识别系统给定的目标观测集合中,衡量不同目标观测来源于同一真实目标的重复程度,若设N个目标观测构成的目标观测集合S={s1·s2,…,sN},其所有目标观测对应的真实目标所构成的集合为T={t1,t2,…,tM},若设每个真实目标tj∈T在集合S中对应的目标观测数为nj则集合S的态势相关度为:
    α=1-MΣj=1Mnj×100%]]>
    由于nj≥1,M≥l,则0≤α,1·式中:α:态势相关度,在[0,1)区间取值,M:目标观测集合S对应的真实目标个数,nj:真实目标集合T中的第j个真实目标。

    6.  如权利要求1所述的多源传感器目标综合识别系统性能评估方法,其特征在于:关联率指标包括正确关联率、错误关联率和漏关联率;关联率指标反映了综合识别系统中所涉及的数据融合处理能力,在被考察的综合识别系统输出的融合目标集合中,被综合识别系统正确关联的融合目标所占的比率称为正确关联率;相应地,被综合识别系统漏关联的融合目标所占的百分比称为漏关联率;被综合识别系统错误关联的融合目标所占的百分比称为错误关联率。

    7.  如权利要求6所述的多源传感器目标综合识别系统性能评估方法,其特征在于:正确关联率漏关联率与错误关联率的计算公式分别是:
    PAssc=NAsscNAss×100%]]>
    PAssm=NAssmNAss×100%]]>
    PAsse=NAsseNAss×100%]]>
    其中:NAss:综合识别系统中,参与考察的融合目标数;:在综合识别系统中参与考察的融合目标集合中,被正确关联的目标数;
    :在综合识别系统中参与考察的融合目标集合中,存在漏关联子源的目标数;:在综合识别系统中参与考察的融合目标集合中,被错误关联的目标数。

    8.  如权利要求1所述的多源传感器目标综合识别系统性能评估方法,其特征在于:绝对识别率指标包括绝对正确识别率、绝对错误识别率和绝对未识别率;绝对识别率指标反映了传感器系统及综合识别系统等识别源对被考察的目标集合的识别能力;识别源s的绝对正确识别率绝对错误识别率绝对未识别率的计算公式是:
    Pac(s)=Ndc(s)N×100%]]>
    Pas(s)=Nds(s)N×100%]]>
    pau(s)=Ndu(s)N×100%]]>
    式中:N被考察目标集合S中的目标数,被考察目标集合S中,识别源S正确识别的目标数;被考察目标集合S中,识别源s错误识别的目标数;被考察目标集合S中,识别源s未识别的目标数。

    9.  如权利要求1所述的多源传感器目标综合识别系统性能评估方法,其特征在于:在所涉及的关联率指标计算中,性能评估软件对综合识别系统融合目标关联评估方法,在综合识别系统的数据融合中,性能评估软件选择最近N拍的最新更新目标或最近时间段T内的最新更新目标作为关联统计的参考目标,N或T值可事先设置;在所涉及的识别率指标计算时,采用加权方法对目标航迹与真实目标的对应关系进行量化。

    10.  如权利要求1所述的多源传感器目标综合识别系统性能评估方法,其特征在于:在识别 率指标的评估计算中,性能评估软件将时刻t存在lt个真实目标记为:存在nt个综合识别系统融合目标点(航迹点)第i个融合目标点包含m个传感器源(子源航迹点)表示t时刻、第i个融合目标点对应的第j个子源航迹点;性能评估软件将记为对应的真实目标标识,将记为对应的真实目标属性。

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    传感器 目标 综合 识别 系统 性能 评估 方法
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