本发明涉及目标检测领域，具体来说，涉及一种用于低空雷达目标与无线侦测目标的数据融合算法。
背景技术：
1、目前在低空监视领域，用于无人机目标探测的传感器主要是低空雷达设备和无线侦测设备。低空雷达设备是一种主动探测设备，即它通过主动接、发电磁波信号来探测目标，即用于探测低空雷达目标；无线侦测设备是一种被动探测设备，即它通过被动接收目标用于通讯的无线电广播并对无线电信号进行分析过滤从而获取目标类型和目标位置信息，用于探测无线侦测目标(aoa)。
2、根据两种传感器的工作原理，我们将获取两种不同特点的目标信息：通过低空雷达设备可获取目标相对准确的位置信息包括目标方位、距离和高度；通过无线侦测设备可获取目标通讯使用的频段和相对粗略的位置信息即目标方位。由于两种探测设备获取目标信息的差异性判断来自两种探测设备的数据是否为同一目标就成为一个必须解决的问题。
3、通过低空雷达设备能给出的目标数据包括方位、距离、高度、速度和运行趋势(即逼近或远离)；通过无线侦测设备能给出的目标数据包括目标通讯使用的频段、目标方位；但是由于无线侦测设备是被动侦测设备，其给出的目标方位难免受设备架设周边环境的影响，故尔其目标方位精度低，其精度在不考虑折射的情况下一般在7.5°左右。
4、在两种设备给出的目标信息中只有目标方位能让两类数据产生直接关联性；那么判断来自两种探测设备的数据是否为同一目标的问题也只能通过目标方位数据解决。
5、两种探测设备存在的共性，主要有两点分别是：两种探测设备的探测范围都是0---360°和两种探测设备架设时都需要架设到周边无遮挡高处。
6、两种探测设备数据融合的可行性主要是低空雷达设备给出的目标数据精度高，通过两种设备安装位置关系把低空雷达设备的目标数据转换成以无线侦测设备为中心的目标数据其目标数据精度不变。
技术实现思路
1、针对相关技术中的上述技术问题，本发明提出基于深度学习和迁移学习的一种用于低空雷达目标与无线侦测目标的数据融合算法，能够克服现有技术存在的上述不足。
2、为实现上述技术目的，本发明的技术方案是这样实现的：
3、本发明所述的用于低空雷达目标与无线侦测目标的数据融合算法，包括以下步骤：
4、s1：将无线侦测设备的0°--360°探测方位作为侦测范围，设定起始侦测方位n，需要数据分析的检测时间段；若n尚无数值，则默认初始化为0；
5、s2：在侦测范围中，从n°至360°按15°一个区域划分成m个侦测分区，m=[(360-n)/15]，m取整数；“[]”为通用数学取整符号；
6、s3：挑选若干个无线侦测目标，按照方位随机分配到所有侦测分区中，对在检测时间段内的所有无线侦测目标的数据进行统一和排序；
7、s4：采用低空雷达设备监测确定一个低空雷达目标，把低空雷达目标的数据转换成以所述无线侦测设备为中心的目标位置信息；
8、s5：遍历所有侦测分区，以s4转换成的所述目标位置信息，来判断低空雷达目标是否位于某个侦测分区中；若是，继续s6；否则，代表低空雷达目标无效且需要重新确定，回到s4；
9、s6：继续判断低空雷达目标是否只位于一个侦测分区中；若是，将低空雷达目标所位于的侦测分区记作比对区域，继续s7；否则，将n的数值增加7.5，并重新回到s2；
10、s7：判断比对区域是否存在一个以上的无线侦测目标；若是，继续s8；若否，将n的数值增加7.5，并重新回到s2；
11、s8：把比对区域中的所有无线侦测目标的通讯频段数据赋值给低空雷达目标，并把目标类型赋值为无人机，即完成低空雷达目标与无线侦测目标的数据融合。
12、优选地，所述检测时间段优选为10--20秒，具体视实际需要而定，具体视实际需要而定。
13、优选地，所述s2中，所述无线侦测目标的数量优选为2--24个。
14、优选地，所述s2中，0≦n≦345，1≦m≦24，即至少划分出1个以上的所述侦测分区。
15、优选地，所述s2中，n°=0°或7.5°，m=[(360-n)/15]，m取整数，即：n=0，m=24；n=7.5,m=23；“[]”为取整数符号。涵义是---将无线侦测设备的0°--360°侦测范围，优选从0°开始按15°一个区域，划分成24个侦测分区。若n=7.5开始，则m=23；同理，n=15，m=23；n=22.5，m=22，以此类推。
16、优选地，如图1所示，所述s4的具体转换方式为：
17、s4.1：将低空雷达设备的安装位置记作点a，将无线侦测设备的安装位置记作点b，将低空雷达目标的位置记作点c，将点a、点b、点c分别连线得到线段ac、ab、bc；
18、s4.2：低空雷达设备，获取低空雷达目标的点c相对于低空雷达设备点a的方位α和距离dac，方位α即线段ac与起始侦测方位的夹角，dac即线段ac的长度,即目标到设备的距离；
19、线段ac与线段ab之间的夹角记作β，表示低空雷达目标的点c相对于低空雷达目标的点a需要作出的变换角度；
20、线段bc与线段ab之间的夹角记作γ，表示低空雷达目标的点c相对于无线侦测设备的点b需要作出的变换角度；
21、线段bc与起始侦测方位之间的夹角记作δ，表示低空雷达目标的点c相对于无线侦测设备的点b目标位置方位的补角，即目标方位等于360-δ；
22、s4.3：获取无线侦测设备的点b相对于低空雷达设备的点a的距离dab和方位ε，dab即线段ab的长度--无线侦测设备与低空雷达设备之间的距离；
23、ε表示无线侦测设备的点b相对于低空雷达设备点a的标准方位值；
24、s4.4：因α+β +γ +δ = 180，γ +δ = 360 -ε，故β = ε-α -180，单位均为°；
25、s4.5：按照下列公式，最终得出低空雷达目标相对于无线侦测设备的方位η和距离dbc；
26、（公式一）；
27、（公式二）；
28、（公式三）；
29、s4.6:低空雷达目标相对于无线侦测设备的方位η、距离dbc，即转换得到的以所述无线侦测设备为中心的所述目标位置信息。
30、本公开的有益效果：充分利用了低空雷达设备、无线侦测设备所给出的目标信息中，只有目标方位能让二者产生直接关联性，并通过目标方位数据来两种探测设备的数据是否为同一目标。本公开将无线侦测设备的0°--360°探测方位作为侦测范围，并且选定起始侦测方位后每15°划定一个侦测分区并分配无线监测目标，充分利用低空雷达目标的目标数据精度高的特点，将低空雷达目标的目标数据转换成以无线侦测设备为中心的目标数据，其目标数据精度不变，解决了由于低空雷达设备、无线侦测设备获取目标信息的差异性而导致难以判断是否为同一目标的棘手问题，实现低空雷达目标与无线侦测目标的数据融合。
1.一种用于低空雷达目标与无线侦测目标的数据融合算法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的数据融合算法，其特征在于，所述检测时间段为10--20秒。
3.根据权利要求1所述的数据融合算法，其特征在于，所述s2中，0≦n≦345，1≦m≦24。
4.根据权利要求1所述的数据融合算法，其特征在于，所述s2中，所述无线侦测目标的数量为2--24个。
5.根据权利要求1所述的数据融合算法，其特征在于，所述s4的具体转换方式为：
