异源时空数据线索产品约束下的异步对象开放集关联方法与流程

本发明属于多源遥感信息处理、目标数据关联和不确定性决策，具体涉及一种异源时空数据线索产品约束下的异步对象开放集关联方法。

背景技术：

1、非成像类探测产品（如射频定位产品）通常给出事件时间、定位中心、误差椭圆或协方差以及产品质量。成像类探测产品（如光学或合成孔径雷达产品）通常给出成像时间、名义覆盖范围和检测到的目标点、框或短轨迹。现有产品级融合常把非成像类产品的误差区域扩展到成像类产品的观测时刻，再以距离、马氏距离、卡方门限或固定权重评分从候选目标中选择最近或得分最高者；未达到阈值时，输出未匹配或告警。

2、该处理在候选稀疏、实际覆盖完整且产品误差可解释时可能有效，但在遥感条带未真正覆盖射频概率区域、云遮或海况导致不可探测、多个候选同时通过空间门限、背景目标密度变化、同一目标产生重复候选以及辅助信息彼此依赖或冲突时，容易把没有观察到误写为没有目标，把当前候选均不对应与证据不足混为一谈，并把错误关联继续传播到对象属性。

3、公开号为us8411969b1的专利文献公开了将卫星影像与船舶自动报告系统进行融合的方法，包括定义影像关注区域和时刻、围绕成像时刻扩展时间窗、依据最大速度扩大空间范围、提取船舶报告、比较船舶报告与影像目标并在达到概率阈值时赋予身份；还公开了船舶报告的合并、时间插值或外推、多特征卡方比较以及未匹配告警。该文献已经覆盖异步时间传播、误差比较、多候选和无匹配输出的一般基础。

4、公开号为cn111624589b的专利公开了天基无线电监测条件下ais播报、ais辐射源定位点和雷达辐射源定位点的关联、聚类与融合。其核心包括距离门限、层次聚类、ais内插外推、多辐射源与舰船平台关系以及依据辐射源平台知识库进行目标类型识别。该文献压缩了“天基rf+ais+知识库”和“一平台多辐射源”的宽泛创新空间。

5、现有技术存在以下不足：

6、1）名义覆盖被当作实际观察。 影像名义条带覆盖某区域，不代表该区域真正参加目标检测；裁切、云遮、海况、边缘质量、海陆掩膜和上游处理范围都可能使实际有效覆盖缩小。

7、2）无匹配与不可判混同。 未达到匹配阈值可能意味着当前候选确实均不对应，也可能只是未覆盖、漏检、参数缺失、校准域外或证据冲突。

8、3）候选密度未进入证据解释。 同样的空间接近在稀疏区域与密集区域的偶然重合概率不同，固定距离或固定权重容易在密集场景强制错配。

9、4）辅助信息可能形成自我强化。 历史档案、人工判断和多次转述若直接作为独立加分项，会重复计权，并可能压倒当前观测。

10、5）错误关联污染对象属性。 一旦把top-1候选的长度、类型或身份写入对象库，该错误属性还可能在下一轮反向支持原错配。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是：在射频定位产品与光学或合成孔径雷达目标产品观测时间不同、实际有效覆盖不完整、候选目标可能为零个、一个或多个、辅助上下文可能缺失、重复、过期或冲突的条件下，如何确定某候选是否与射频事件具有同平台承载关系、当前候选是否均不对应，或者现有证据是否不足以判断，并在关联不确定时防止候选属性被错误写入对象。

2、本发明的目的不是在所有条件下强制给出唯一候选，而是使计算系统在证据充分时输出可靠关联，在候选可刻画但不可唯一时输出稳定候选集合，在有效观测充分且无相容候选时输出无可靠对应，在覆盖、参数、校准或冲突不足时输出当前不可判，并为每一状态保留可复算依据。

3、本发明采用的技术方案为：

4、异源时空数据线索产品约束下的异步对象开放集关联方法，包括以下步骤：

5、获取异源时空数据线索产品和至少一个异步观测产品，为通过非成像类探测手段形成的产品级记录，至少包括事件时间、位置不确定性表达、、置信语义、产品质量和版本；为与目标探测时刻不同的成像类观测产品，至少包括候选目标集合、观测时间、名义覆盖、实际有效覆盖或质量字段和可探测条件；

6、依据所述位置不确定性表达，还原异源时空数据线索产品的协方差矩阵，并将的空间概率分布通过任务中性的运动模型集合传播至的成像时间，得到传播后的空间概率分布，其中为线索事件时刻的目标状态，为时刻的目标观测状态，包含静止、低速、常规航行和高速运动模式，各模式的权重满足，且所述权重仅由当前任务配置和产品级观测确定，不由历史对象档案预置；

7、建立实际有效覆盖函数，综合名义条带、裁切或缺口、云遮或海况、边缘质量、海陆掩膜和目标级处理范围，建立可探测条件函数，表示属性为的目标在位置和当前产品条件下进入候选表的概率或概率区间；

8、将传播后的空间概率分布分别与和进行积分，得到覆盖概率和有效探测概率，其中，；

9、对同一物理目标产生的重复检测记录进行聚合得到候选目标实体，并估计候选目标所在时空范围内的局部背景目标密度，其中为第个候选目标的位置，为其时间，为其类别；

10、依据、候选目标参数和，确定各候选目标相对于局部背景的观测证据，所述观测证据以贝叶斯因子量化，利用对候选的时空重合证据进行场景自适应修正；

11、建立多个候选假设以及无对应假设，其中表示候选与异源时空数据线索产品具有同目标承载关系，表示当前有效候选集合中不存在可靠对应目标；

12、依据、、异源时空数据线索产品质量和候选观测证据，确定中的原因质量，所述原因质量包括：由未覆盖概率确定的未观测原因质量、由确定的漏检或不可探测原因质量、以及由线索产品质量、系统偏差、固定源或岸源证据、产品级虚警可能性和当前候选集合未覆盖的目标解释确定的其他来源原因质量，并以作为的总未归一权重，总未归一权重的下标为数字0，其他来源原因质量的下标为字母o；

13、对所述候选假设和共同在物理假设集合内进行归一化，得到纯观测后验，其中候选假设的未归一权重取，的后验概率满足；

14、将当前不可判作为不参与所述后验归一化的风险弃权状态，当决策风险超过阈值、允许参数集合内最优决策翻转、输入超出概率校准范围或上下文冲突分支的决策不一致时，触发；其中包括误差椭圆解释、系统偏差、可探测概率、局部背景目标密度估计参数以及上下文分支中的至少一种；

15、依据 、和预设决策风险，选择后验风险最小的决策动作，输出关联状态，所述关联状态包括可靠关联、多候选、无可靠对应或当前不可判；

16、根据输出的关联状态对候选目标属性进行条件化更新：在关联状态为可靠关联时，允许将候选属性暂定写入对象库并附有时效标识；在关联状态为当前不可判或多候选时，保留候选属性分支或未知属性，而不将单一候选属性写入为确定对象属性。

17、进一步的，所述位置不确定性表达包括误差椭圆长半轴、短半轴、方向角和置信水平；依据置信水平对应的二维卡方分位数按公式：

18、，

19、还原协方差矩阵，其中为由椭圆方向角 确定的二维旋转矩阵；若语义不完整，则形成多个合法解释构成允许参数集合中的误差椭圆解释参数，不强行选择单一解释。

20、进一步的，所述局部背景目标密度 按照传感器类型、时间窗口、候选类别或尺度进行估计；当局部样本数量低于预设条件时，按公式：

21、，

22、进行收缩估计；其中随局部样本量增加而增大为局部估计值，为相同传感器和候选类别 的参考背景强度；所述局部背景目标密度同时反映无关真实目标和产品误检。

23、进一步的，所述贝叶斯因子构造为：

24、，

25、其中，为时空重合似然，为候选存在概率，为候选的位置误差协方差，为运动可达性修正系数，为属性相容性修正系数， 为证据尺度校准系数，为防零常数；当某修正项不可用时令其因子取1，为避免相关证据重复计权，对各证据组设置温度系数，按计算对数贝叶斯因子，其中为证据组集合，为第组证据对候选的似然比。

26、进一步的，所述原因质量的计算公式为：

27、，

28、其中、和 为待校准混合参数，为其他解释似然，用于综合线索产品质量、系统偏差、固定源或岸源证据、产品级虚警可能性以及当前候选集合未覆盖的其他目标解释；当即无候选时，，但依据内部原因质量、覆盖充分度和决策风险共同决定输出“无可靠对应”或“当前不可判”，不将直接解释为无目标。

29、进一步的，当辅助上下文记录可用时，在保持所述纯观测后验不变的情况下，获取 并按照根源来源划分依赖组，根据各依赖组的时效、可靠性、对象绑定和冲突状态，对进行有界更新，形成上下文后验；

30、每一至少包括当前来源、根源来源、事件时间、有效期、可靠性、时间衰减、适用性权重、对象绑定、依赖组、冲突状态和撤销版本；同一依赖组内的记录依据根源证据合并，并对每一依赖组施加对称贡献上限，按公式更新；其中为记录对各物理假设的对数似然差，截断函数，为独立依赖组集合；当不同依赖组中的相互冲突时形成互斥上下文分支，当被撤销时基于和剩余重新计算；不同分支对应的最优关联状态不一致时输出。

31、进一步的，所述贡献上限 限制单一依赖组对后验的最大影响幅度，防止同源证据重复计权；所述截断函数将合并后的对数似然差限制在区间内；撤销全部上下文记录后，逐项恢复为，恢复误差为0。

32、进一步的，对候选目标的属性a在各候选假设及上进行边缘化，按公式：

33、，

34、计算纯观测后验下的属性分布；为由候选关联结果生成的属性a设置派生来源标识，所述派生来源标识指向、候选假设、后验版本和辅助上下文记录 ；对应候选假设被撤销或降级时，同步撤销或降级所述属性a。

35、进一步的，当异步观测产品还包括低置信候选、候选存在概率、检测阈值和模型版本时，依据 相对于的观测证据更新，形成产品级联合检测，更新公式为：

36、，

37、当不包括上述字段时，关闭候选存在概率更新。

38、一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有程序，其特征在于，所述程序被所述处理器执行时实现本发明的方法；或者，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明的方法。

39、本发明的有益效果为：

40、1）无覆盖不形成强负证据：当覆盖概率很低时，未观测原因质量上升，输出当前不可判而非断言无目标，避免将“未观察到”误写为“没有目标”。

41、2）场景自适应的候选解释： 利用局部背景目标密度修正候选时空重合证据，同等几何接近在不同密度区域具有不同解释，降低密集区偶然错配概率。

42、3）区分无对应与证据不足：将作为物理假设参与归一化，将作为不参与归一化的风险弃权状态，减少错误排除和强制top-1。

43、4）辅助信息安全利用： 纯观测后验冻结，上下文后验按依赖组有界更新，重复、过期或错误信息的损害受限且可撤销。

44、5）阻断属性污染： 属性随假设传播并服从关联状态写入门，错配不直接扩散为对象事实，撤销假设时可同步撤销派生属性。