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申请/专利权人：上海韦地科技集团有限公司

摘要：本发明公开了一种基于数字孪生的水下核工业空间监控系统及方法，涉及水下目标监控技术领域，构建对水下目标进行识别的识别区域，将识别区域划分为若干监控区域根据各个识别要素对应监测反馈信号的信噪比，计算水下目标的辨识指数，对水下目标的行驶轨迹进行捕捉，获取水下目标的预测轨迹，将预测轨迹经过的监控区域中设置为第一类目标区域，在第一类目标区域中，根据水下的运行轨迹和第一目标区域对应的监控策略，在第一类目标区域中建立水下目标的数字孪生模型，当水下目标进入监控区域后，获取水下目标的识别要素对应的识别信息，与数字孪生模型进行比对，当不满足对应数字孪生模型的比对条件时，判定为异常水下目标。

主权项：1.一种基于数字孪生的水下核工业空间监控方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S100：在与水下设施距离为d的区域中，构建对水下目标进行识别的识别区域，获取对水下目标的监控策略，根据监控策略将识别区域划分为若干监控区域，根据监控水下目标的条件，计算各监控区域的防护指数；步骤S100包括：步骤S101：对水下目标的监控策略包括：在每个监控区域设置若干个必要识别要素，每个必要识别要素设置有参考信噪比；所述必要识别要素表示，在某一监控区域范围内，对水下目标识别的过程中，需要捕捉到的监测信号的种类，其中，一个必要识别要素对应一种监测信号，所述参考信噪比表示，接收必要识别要素的监测反馈信号的信噪比；步骤S102：获取距离水下设施最远的监控区域Ki和Ki邻接的监控区域Ki+1，将Ki的所有必要识别要素的种类名称汇入集合Ei，将Ki+1的所有必要识别要素的种类名称汇入集合Ei+1，计算第一防护变化系数α1，其中，α1＝numi+1-numi，numi+1表示Ei+1中必要识别要素种类的数量，numi表示Ei中必要识别要素种类的数量，计算要素重复集合Er，Er＝Ei+1∩Ei，获取Er中第j个识别要素的种类在Ki中对应的参考信噪比SNRji和Ki中对应的参考信噪比SNRji+1，计算所述第j个识别要素的种类的参考差值drj，其中，drj＝SNRji+1-SNRji，遍历Er中所有识别要素，分别计算参考差值并求和，得到第二防护变化系数α2；步骤S103：设置防护指数初始值C0，监控区域Ki对应的防护指数为C0，计算与Ki邻接的监控区域Ki+1对应的防护指数Ci+1，其中，Ci＝α1×m+α2×n，m和n分别为两个常数，其中，m＞n，根据监控区域距离水下设施由远至近的顺序，一次计算各个监控区域的防护指数；步骤S200：通过若干种传感器对水下目标进行监测，每个传感器种类对应一个识别要素的种类，根据各个识别要素对应监测反馈信号的信噪比，计算水下目标的辨识指数；步骤S200包括：步骤S201：在识别区域中对水下目标监测的所有识别要素的种类的总数设置为N，设置单位监测时间，每经过一个单位监测时间，采集一次水下目标的识别要素的反馈信号，将某一次采集反馈信号时，识别要素的种类数量记为n0，计算所述某一次采集反馈信号时对应的第一识别系数β1，β1＝n0N；步骤S202：获取在所述某一次采集反馈信号时，监测到某个水下目标的各个识别要素的对应反馈信号信噪比，按照信噪比从高至低对识别要素进行排列，得到序列L，其中分别用h1、h2、h3、……、和hk表示L中第1、第2、第3、……和第k个识别要素对应反馈信号信噪比，计算变化率γ，其中，其中，hp表示L中第p个识别要素对应反馈信号信噪比，hp+1表示L中第p+1个识别要素对应反馈信号信噪比，计算第二识别系数β2，β2＝γ-A，其中，A为常数，满足条件A≥1；步骤S203：计算所述某个水下目标在所述某一次采集反馈信号时的辨识指数res，其中，res＝β1×h1-β2×n0；步骤S300：采集对水下目标的识别记录，训练水下目标分类模型，采集不同种类的水下目标在识别区域中行驶的历史记录，训练水下目标行驶轨迹的轨迹预测模型；步骤S400：对水下目标的行驶轨迹进行捕捉，获取水下目标的预测轨迹，将预测轨迹经过的监控区域设置为第一类目标区域，在第一类目标区域中，根据水下目标的预测轨迹和第一目标区域对应的监控策略，在第一类目标区域中建立水下目标的数字孪生模型；步骤S400包括：步骤S401：在距离水下设施距离为d范围内的水下目标进行识别，将传感器捕捉到某一驶向水下设施的水下目标设置记为UV，采集若干组UV的识别要素和识别要素对应的监测反馈信号，根据分类模型对UV进行分类，并获取UV的预测轨迹Pl；步骤S402：对UV的位置进行定位，将在Pl路径上，且距离UV最近的监控区域设为第一目标监控区域，获取UV进入第一目标监控区域前的最后一个采集识别要素的反馈信号的时刻t0，汇集在t0时刻范围内UV的识别要素和识别要素对应的监测反馈信号的信噪比，记入状态监测集合ST0，其中ST0中第q1个元素为fST0q1，snrST0q1，fST0q1表示ST0中第q1个识别要素，snrST0q1表示ST0中第q1个识别要素对应的监测反馈信号的信噪比；步骤S403：获取第一目标监控区域的必要识别要素和必要识别要素的参考信噪比，记入参考集合RE，其中RE中第q2个元素为fRq2，snrRq2，其中，fRq2表示RE中第q2个识别要素，snrRq2表示RE中第q2个识别要素对应的参考信噪比；步骤S404：比对集合ST0与集合RE中的识别要素，获取存在于ST0中，且不存在与RE中的识别要素记，并从ST0中获取所述识别要素对应的监测反馈信号的信噪比，记入集合ST1；步骤S405：设置宽容度阈值μ，将RE中第q2个元素调整为fRq2，avgq2，其中，avgq2表示RE中第q2个识别要素对应的信噪比范围，其中avgq2的取值范围为snrRq2×1-ρ1×μ，snrRq2×1+ρ2×μ，其中ρ1和ρ2分别为宽容度阈值μ的系数，且满足条件ρ1＞0，ρ2＞0，ρ1+ρ2＝1，对RE中的所有元素进行调整，得到集合RE*，构建数字孪生模型的描述集合DEC，其中，DEC＝RE*∩ST1；步骤S500：当水下目标进入监控区域后，获取水下目标的识别要素对应的识别信息，与数字孪生模型进行比对，当不满足对应数字孪生模型的比对条件时，判定为异常水下目标，并通知有关管理人员；步骤S500包括：步骤S501：在UV进入第一目标监控区域后，采集UV的识别要素和识别要素对应的监测反馈信号，与DEC进行比对；步骤S502：对UV的监测反馈信号进行分类，第一类为RE*包括的识别要素，第二类为ST1中包括的识别要素；步骤S503：获取UV的第一类识别要素对应的监测反馈信号，在RE*对应的信噪比范围外时，判定为异常水下目标；步骤S504：获取UV在进入第一目标监控区域前，经过的最后一个监控区域，获取所述监控区域的防护指数Ca和第一目标监控区域的防护指数Cb，计算防护指数变化值ω，ω＝Cb-CaCb；步骤S505：获取ST1中第q3个识别要素对应的元素fST1q3，snrST1q3，其中，fST1q3表示ST1中第q3个识别要素，snrST1q3表示ST1中第q3个识别要素对应的监测反馈信号的信噪比，计算snr*q3＝1+ωsnrST1q3，构建调整后的元素fST1q3，snr*q3，其中，snr*q3表示snrST1q3的信噪比调整值，对ST1中各个识别要素对应的元素进行遍历，将调整后的元素汇入集合ST1*；步骤S506：获取UV的第二类识别要素对应的监测反馈信号，当所述监测反馈信号的信噪比小于ST1*中对应识别要素的监测反馈信号的信噪比调整值时，判定为异常水下目标。

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