环境信息监测协同认知多路数据融合方法

摘要

本发明涉及环境信息监测协同认知多路数据融合方法，用于由数据融合中心及N个环境信息监测单元所形成的协同认知网络，该方法引入环境信息监测单元的即时速度及即时速度的方向角度值来表征环境信息监测单元的移动；通过建立基于环境信息监测单元信噪比和移动状态的监测权值对各环境信息监测单元分簇，得到参与协同监测的主协同环境信息监测单元集合和辅助环境信息监测单元集合；针对主协同环境信息监测单元集合构建空间球体区域，得到得最佳主协同环境信息监测单元；通过计算各最佳主协同环境信息监测单元对融合结果的主协同贡献系数以及辅助环境信息监测单元集合的辅助协同贡献系数，准确地融合得到最终的环境信息监测结果。

主权项

环境信息监测协同认知多路数据融合方法，用于由数据融合中心以及N个环境信息监测单元所形成的协同认知网络中，其特征在于，依次包括如下步骤：步骤1，N个环境信息监测单元获取、保存自身初始位置到数据融合中心位置的距离值，并同时实时获取、保存环境信息监测单元自身的信噪比、即时速度值、即时速度的方向角度值；其中：即时速度的方向角度值为环境信息监测单元移动时的前进方向偏离该环境信息监测单元初始位置至数据融合中心位置连线的偏离角度，第i个环境信息监测单元标记为Monitor_i，i＝1,2,…,N，N≥3；环境信息监测单元Monitor_i自身的信噪比记为SNR_i，环境信息监测单元Monitor_i的即时速度值标记为v_i，环境信息监测单元Monitor_i的即时速度的方向角度值标记为θ_i，环境信息监测单元Monitor_i的位置标记为数据融合中心标记为FC；环境信息监测单元Monitor_i自身初始位置到数据融合中心FC位置的距离值标记为d_i；步骤2，N个环境信息监测单元将各自的信噪比、环境信息检测结果以及自己的身份标识值发送给数据融合中心，由数据融合中心对N个环境信息监测单元做分簇处理，以得到参与协同的环境信息监测单元；其中，数据融合中心对N个环境信息监测单元做分簇处理的过程包括如下步骤2‑1至步骤2‑4：步骤2‑1，步骤2‑1，数据融合中心根据N个环境信息监测单元所对应的信噪比、即时速度值、即时速度的方向角度值和身份标识值，计算各环境信息监测单元对应的信噪比在N个环境信息监测单元信噪比总和中的监测权值ω_i；环境信息监测单元Monitor_i所对应信噪比的监测权值ω_i计算如下：${\omega }_i=\frac{{\mathrm{SNR}}_i}{\sqrt{\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{\left({\mathrm{SNR}}_i\right)}^2}{N}}}·\frac{v_i·{\mathrm{cos\theta }}_i}{\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}(v_i·{\mathrm{cos\theta }}_i)};$步骤2‑2，数据融合中心根据预设协同监测筛选阈值以及各环境信息监测单元对应信噪比的监测权值，筛选出参与协同监测的主协同环境信息监测单元以及辅助环境信息监测单元：当环境信息监测单元所对应信噪比的监测权值大于或者等于预设协同监测筛选阈值ω₀时，则选择该环境信息监测单元为参与协同监测的主协同环境信息监测单元，并置入主协同环境信息监测单元集合S₁中；否则，则将该环境信息监测单元作为参与协同检测的辅助环境信息监测单元，并置入辅助环境信息监测单元集合S₂中；其中，在主协同环境信息监测单元集合S₁中，设定作为参与协同监测的主协同环境信息监测单元的总数目为N₁；在辅助环境信息监测单元集合S₂中，设定作为参与协同监测的辅助环境信息监测单元的总数目为N₂，且N₁+N₂＝N；步骤2‑3，在主协同环境信息监测单元集合S₁中，任选其中一个主协同环境信息监测单元分别与该主协同环境信息监测单元集合S₁内其他的主协同环境信息监测单元相互交互自身位置坐标，以计算得到该主协同环境信息监测单元至其他各主协同环境信息监测单元的距离，并获得对应该主协同环境信息监测单元的最大距离值；其他主协同环境信息监测单元按照同样的方式，依次、分别得到对应各主协同环境信息监测单元的最大距离值；其中，计算所得主协同环境信息监测单元集合S₁内第m个主协同环境信息监测单元Monitor_m至其他主协同环境信息监测单元Monitor_n的距离记为该主协同环境信息监测单元Monitor_m的最大距离值m∈[1,N₁]，n∈[1,N₁]，且m≠n；步骤2‑4，主协同环境信息监测单元集合S₁中的各主协同环境信息监测单元分别发送自身的身份标识值以及对应自身的最大距离值给数据融合中心，以由数据融合中心获取最佳主协同环境信息监测单元集合；数据融合中心获取最佳主协同环境信息监测单元集合的过程包括如下步骤2‑41至步骤2‑43：步骤2‑41，数据融合中心根据所有主协同环境信息监测单元所发送来的最大距离值，得到主协同环境信息监测单元分布区域的的最佳分布半径：其中，最佳分布半径记为R_opt：$R_{opt}=\frac{1}{2}·\frac{\underset{j=1}{\overset{N_1}{\Sigma }}{d}_{j,max}}{N_1};$其中，d_j,max表示第j个主协同环境信息监测单元Monitor_j所对应的最大距离值；步骤2‑42，数据融合中心根据各主协同环境信息监测单元发送的位置坐标，得到主协同环境信息监测单元分布区域的最佳坐标原点；其中，主协同环境信息监测单元分布区域的最佳坐标原点标记为(X_opt,Y_opt,Z_opt)：$X_{opt}=\frac{\underset{j=1}{\overset{N_1}{\Sigma }}{X}_{Monitor}^j}{N_1},Y_{opt}=\frac{\underset{j=1}{\overset{N_1}{\Sigma }}{Y}_{Monitor}^j}{N_1},Z_{opt}=\frac{\underset{j=1}{\overset{N_1}{\Sigma }}{Z}_{Monitor}^j}{N_1};$表示主协同环境信息监测单元Monitor_j的位置坐标；步骤2‑43，数据融合中心以所得最佳坐标原点为球心，以最佳分布半径为球半径，构建空间球体区域，并以所有位于该空间球体区域内的主协同环境信息监测单元作为最佳主协同环境信息监测单元集合；最佳主协同环境信息监测单元集合标记为S₃，最佳主协同环境信息监测单元集合S₃内的主协同环境信息监测单元总数目为N₃；步骤3，数据融合中心根据最佳主协同环境信息监测单元集合S₃内所有最佳主协同环境信息监测单元的信噪比以及辅助环境信息监测单元集合S₂内所有辅助环境信息监测单元的信噪比，分别得到N₃个最佳主协同环境信息监测单元的各自对应的主协同贡献系数δ_l以及辅助环境信息监测单元集合S₂的辅助协同贡献系数；其中：N₃个最佳主协同环境信息监测单元各自对应的主协同贡献系数δ_l为：${\delta }_l=\frac{{\mathrm{SNR}}_l}{\underset{l=1}{\overset{N_3}{\Sigma }}{\mathrm{SNR}}_l+\underset{q=1}{\overset{N_2}{\Sigma }}{\mathrm{SNR}}_q};$其中，δ_l表示最佳主协同环境信息监测单元集合S₃内第l个最佳主协同环境信息监测单元对应的主协同贡献系数；辅助环境信息监测单元集合S₂的辅助协同贡献系数为：${\delta }_{S_2}=\frac{\underset{q=1}{\overset{N_2}{\Sigma }}{\mathrm{SNR}}_q}{\underset{l=1}{\overset{N_3}{\Sigma }}{\mathrm{SNR}}_l+\underset{q=1}{\overset{N_2}{\Sigma }}{\mathrm{SNR}}_q};$其中，SNR_l表示最佳主协同环境信息监测单元集合S₃内第l个最佳主协同环境信息监测单元Monitor_l的信噪比，N₃表示所有最佳主协同环境信息监测单元的总数目，N₂表示辅助环境信息监测单元集合S₂内所有辅助环境信息监测单元的总数目；步骤4，数据融合中心根据辅助环境信息监测单元集合内各辅助环境信息监测单元已发送的环境信息检测结果，得到整个辅助环境信息监测单元集合所对应的环境信息检测结果；其中：$Q_{d,S_2}=\left(\underset{h=1}{\overset{N_2}{\Sigma }}{d}_{h,S_2}\right);$其中，表示整个辅助环境信息监测单元集合S₂的环境信息检测结果，表示辅助环境信息监测单元集合S₂内第h个辅助环境信息监测单元的环境信息检测结果；步骤5，数据融合中心根据各最佳主协同环境信息监测单元的主协同贡献系数δ_l以及辅助环境信息监测单元集合所对应的辅助协同贡献系数，得到N个环境信息监测单元的最终融合监测结果；N个环境信息监测单元的最终融合检测结果标记为Q_D：$Q_D=(\underset{l=1}{\overset{N_3}{\Sigma }}{\delta }_l·Q_{d,l})+({{\delta }_S}_{{}_2}·Q_{d,S_2});$其中，Q_d,l表示最佳主协同环境信息监测单元Monitor_l已发送给数据融合中心的环境信息检测结果，表示辅助环境信息监测单元集合的环境信息检测结果。