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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第十四研究所

摘要：本发明涉及信息处理领域，特别涉及一种基于随机森林的多传感器航迹关联方法、电子设备。方法利用机器学习中的分类器，将航迹关联问题转为多航迹点分类识别问题，通过对已有航迹样本的学习，得到航迹分类模型，对于未知航迹进行多航迹点分类判别，综合多点分类结果，形成可信的航迹关联结果。由于随机森林采用了多棵决策树通过逻辑判断的方式完成分类识别，因此受航迹测量误差的干扰较小，且与航迹点时序无关，数据预处理过程简单，只需利用同时间段内航迹点的位置、速度、航向等要素即可完成航迹分类，从而有效解决传统关联方法面临的问题，提高航迹关联正确率。

主权项：1.一种基于随机森林的多传感器航迹关联方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：读取雷达A上报的多条航线的航迹信息，并进行预处理，得到样本数据；S2：为每条航线设置一个航迹批号，并为每条航线的每个航迹点，提取特征向量，具体表示为： 其中，θ为航迹批号，表示航迹批号为θ的航线的第i个航迹点的特征向量； 表示航迹批号为θ的航线的第i个航迹点的经度； 表示航迹批号为θ的航线的第i个航迹点的纬度； 表示航迹批号为θ的航线的第i个航迹点的高度； 表示航迹批号为θ的航线的第i个航迹点的速度； 表示航迹批号为θ的航线的第i个航迹点的航向；S3：建立随机森林分类器，将每条航线的所有航迹点的特征向量作为输入变量，对应的航迹批号作为标签，形成训练样本，将训练样本分成两部分，分别作为训练数据与测试数据，使用训练数据对随机森林分类器进行训练，得到训练完毕的分类模型；S4：使用测试数据，对训练完毕的分类模型进行测试，如果正确率高于80％，则进入步骤S5，否则返回步骤S1，继续读取雷达A上报的数据，扩大样本数据的规模；S5：读取雷达B上报的待关联一条航线的一批待关联航迹点，并提取每个待关联航迹点的特征向量，每个待关联航迹点的特征向量包括经度、纬度、高度、速度、航向；将每个待关联航迹点的特征向量输入训练完毕的分类模型，得到每个待关联航迹点被分类的航迹批号；S6：如果有50％以上的待关联航迹点被分类的航迹批号相同，则视为有效，进入步骤S7，否则返回步骤S1，继续读取雷达A上报的数据，扩大样本数据的规模；S7：将一个批次的待关联航迹点被分类最多的航迹批号，作为对应批次待关联航迹点的关联结果。

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