一种粗-精结合的航天侦察航迹关联算法

航天侦察中光学成像侦察能够获得精确的目标方位信息,而电子侦察能够获得准确的目标属性特征,为综合利用二者的特性来对航迹进行关联,提出一种基于粗-精结合的航迹关联算法。该算法通过方位信息对目标航迹进行粗关联,通过多维属性信息对目标进行精关联,最终得到航迹关联结果。分析了航天侦察传感器的时空对准方法,给出了多因素模糊综合决策航迹关联的具体步骤,并通过仿真实验对算法性能进行了验证。结果表明,提出的算法能够较好地解决航天侦察手段的航迹关联问题,与JPDA方法相比,该方法具有较高的关联正确率。     

基于模糊Topsis的传感器资源分配算法

影响传感器资源分配的目标属性有多种.文中将目标模糊多属性效用作为传感器资源分配的依据,提出了一种基于模糊Topsis的传感器资源分配算法,并分别给出了影响资源分配的目标多属性模糊效用函数.提出了几种传感器资源分配性能评价指标.仿真结果表明,该算法充分考虑了目标跟踪和威胁等多因素,更符合不同目标对传感器资源的需求.     

基于模糊平均综合相似度的航迹关联算法

为了解决多传感器多机动目标的航迹关联问题,提出了基于模糊平均综合相似度的多传感器多目标航迹关联算法.该算法首先应用模糊理论建立了多传感器航迹关联问题的数学模型,提出用航迹间的整体平均距离进行粗关联,确定可能关联航迹,排除不关联航迹;然后利用模糊理论计算出可能关联航迹之间的模糊综合相似度,基于到当前时刻的全部模糊综合相似度,得出可能关联航迹的整体模糊平均综合相似度,建立模糊平均相似度关联矩阵;最后采用最大平均综合相似度和阈值判别原则,确定关联航迹.仿真结果表明,在目标密集、航迹交叉等情况下,该算法性能良好,关联正确率明显优于传统方法.     

基于小波变换的异类传感器机动目标的模糊航迹关联

针对雷达和电子对抗测量对机动目标的航迹关联问题,提出了一种基于小波变换的模糊航迹关联算法.首先通过小波分析对航迹序列进行去噪、粗关联,然后根据目标的特性建立模糊因素子集,进行精关联.仿真实验表明:与传统的加权法相比,该算法有效地解决了机动目标航迹关联问题,并提高了航迹关联的概率.     

被动传感器网基于模糊综合贴近度的航迹起始

提出了适用于被动传感器网数据关联的模糊数学模型,定义了模糊综合贴近度,基于模糊综合贴近度提出了模糊航迹起始算法.研究了最速下降法中搜索起始点选取、候选目标初始状态估计、目标检测、多义性处理等问题.模糊航迹起始算法的优点是不必已知杂波特性及目标探测概率.仿真实验结果表明,该算法能有效实现航迹起始.     

一种多因素多模型选择的航迹关联算法

针对模糊综合判决中同一因素和合成运算模型无法适用于所有评价等级的问题,提出了一种基于多因素多模型选择的模糊综合决策航迹关联算法。该算法在多因素模糊综合决策的基础上,分析各因素的关联特性和合成运算模型在不同评价中的适用性,通过多因素定向选择和多元合成运算模型对关联隶属度进行计算,生成航迹关联结果。仿真实验表明,在密集目标环境下,该方法具有良好关联性能,平均正确关联率达到77.70%,比传统多因素模糊综合判决方法高3.86%。     

基于改进KFCM聚类的数据关联算法

针对传统的基于模糊C-均值(FCM)聚类的数据关联算法存在的缺陷,提出了一种基于改进核函数模糊C-均值(KFCM)聚类的数据关联算法。该算法以改进的KFCM聚类为基础,通过放宽KFCM聚类的约束条件来增强系统的鲁棒性,并引入信息熵自动确定目标数以作为数据关联的前期准备,再将改进的KFCM聚类算法引入JPDA算法,通过避免对联合事件的概率计算和对确认矩阵的拆分,以实现数据的正确关联和对多目标的实时跟踪。仿真结果表明算法有效可行。     

大数据环境下并行数据流预测及优化方法

以模糊集成联机分析处理(On-Line Analytical Processing,OLAP)为基础对关联规则挖掘算法进行改进,该算法为多维联机研究提供一种关联规则计算架构。基于模糊数据立方体的知识发现,为用户提供灵活的多维数据层次抽象模式。在多维数据集的多维属性处理中,引入模糊数据立方体作为问题措施补充,并利用不同层次的模糊关联规则构造模糊数据立方体,然后利用权重和多层次的概念构建模糊加权多层次关联规则。最后,通过对所提算法在合成数据集以及2000年中国人口普查的数据仿真测试,验证了基于OLAP的挖掘方法要比离散关联规则挖掘方法、单独支持阈值关联规则及最小挖掘项集关联规则三种对比算法,在最小支持度、置信度、权重均值等指标上,性能更加优异。     

分布式系统模糊分类识别航迹关联算法

以模糊分类识别理论为基础,提出了一种分布式系统航迹关联算法。算法以各节点局部航迹为研究对象,确定航迹特性指标,建立航迹贴近度向量,根据最大隶属原则解决航迹关联问题。仿真表明,该算法比基于统计方法的加权航迹关联算法具有关联速度快、关联正确率高,且对密集目标环境适应性较强的优点。     

一种安全事件模糊关联规则挖掘算法

随着信息技术和数据库技术的飞速发展,从大量的数据中获取有用的信息和知识变得越来越重要。模糊关联规则挖掘是数据挖掘中针对数量型属性关联规则发现的一种有效方法。提出了一种基于矩阵的模糊关联规则挖掘算法,并将其应用于网络安全事件关联分析中,通过对DARPA标准数据集的分析,得出了预期数量的关联规则,并成功验证了某些攻击场景,该模糊关联规则挖掘算法取得了较好的实验结果。     

一种改进的联合交互式多模型概率数据关联算法

在多目标跟踪领域,由于概率数据关联（PDA）算法对关联门相交区域内公共回波的处理过于简单,因而在目标密集或交叉环境中关联性能差。考虑公共回波对航迹更新的影响对PDA算法进行改进,并将改进的PDA算法和交互式多模型（IMM）算法结合提出了一种改进的联合交互式多模型概率数据关联（Ic．IMMPDA）算法,并在Matlab环...     

基于改进盖尔-沙普利算法的自动识别系统与双频地波雷达断裂航迹关联

高频地波雷达(HFSWR)可以实现大范围海上船只目标的连续探测,但是海杂波等干扰因素的影响容易造成跟踪航迹的断裂。目前关于地波雷达航迹关联的研究中,通常忽略了航迹断裂的情况,将航迹关联视为二分图匹配问题,这会导致可能将单一目标的断裂航迹判断为多个目标,从而引起目标的误关联。针对上述情况,该文结合模糊综合评判和迭代搜索算法,首次将盖尔-沙普利(GS)算法引入航迹关联领域,并且对其进行改进以满足航迹断裂时的多对多航迹关联情况,提出了改进的盖尔-沙普利(IGS)算法。在该算法中,通过计算航迹之间的模糊综合评判值来得到航迹之间的倾向度序列,再由迭代搜索对航迹进行聚类以获得航迹集群,最后将航迹集群及倾向度序列输入盖尔-沙普利算法来进行数轮博弈以给出关联结果。利用双频率高频地波雷达和船只自动识别系统(AIS)的仿真数据与实测数据进行实验测试,实验结果表明：所提出的算法解决了在航迹断裂情况下的多传感器航迹关联问题,且在密集区域的航迹关联效果优于传统算法。     

一种超宽带雷达多人体目标跟踪算法

提出了一种超宽带雷达对多个运动人体距离跟踪的方法。该方法基于人体多散射点的回波模型,利用CLEAN算法提取人体多个散射点的量测信息,结合最近邻域和联合概率数据互联算法,提出了一种简易最近邻联合概率数据互联算法,以解决多个人体目标轨迹交叉时数据关联的问题。通过对实测数据的处理,证明了该算法能够对轨迹交叉的人体目标进行有效跟踪。     

雷达数据关联中动态加权模糊C-均值聚类算法研究

针对雷达本身及测量的运动目标淹没在大量的杂波中而导致所测数据的不准确问题,文中对雷达测量的大量目标数据进行卡尔曼滤波,以减少数据关联时的计算冗余量;并对模糊C-均值(C-Means)聚类算法进行改进,改进后的算法利用实时目标航迹斜率的变化率对传统的模糊C-Means聚类算法进行动态加权,从而使模糊C-Means聚类算法的目标函数最优化,优化后的目标函数确定的聚类中心更加逼近目标的实际值,从而保证数据关联的准确度,并减少了计算时间,提高算法的效率.仿真实验表明,将文中基于目标航迹斜率变化率动态加权的模糊C-Means聚类算法应用于曲线运动目标的数据关联中,与传统的模糊C-Means聚类算法相比,可以提高数据关联准确度和效率.     

一种基于随机集的PHD多目标多传感器关联算法

针对复杂电磁环境下的多目标关联计算量大、准确率低的问题,提出了一种基于随机集概率假设密度(PHD)的多目标多传感器关联算法。该方法首先采用高斯混合PHD(GMPHD)对多传感器的量测信息进行滤波,再对滤波结果做最近邻数据关联处理,从而得到多目标航迹。杂波环境下的仿真实验表明,该方法在保证滤波精度的同时,能够有效降低运算量,提高数据关联的准确度。     

采用目标假设的三被动式传感器数据关联算法

被动式传感器目标跟踪是多传感器多目标跟踪领域的一个重要研究方向。针对三被动式传感器多目标定位系统全局最优数据关联的三维分配问题,在允许传感器漏检和虚警的情况下,通过分析拉格朗日松弛算法,提出一种假定真实目标的快速收敛算法。该算法通过粗关联假定真实目标并重新修改代价矩阵,然后进行细关联,使得拉格朗日松弛算法在保证关联精度的前提下有效地提高了收敛速度。理论分析和实验结果表明,该算法提高了数据关联的速度,并在一定程度上提高了关联准确率。     

基于改进分水岭算法的多目标车辆的跟踪研究

近年来,由于车辆数量的激增,道路事故也频频发生,这就要对事故易发路段进行监控,并对车辆进行跟踪。针对目标的跟踪,提出了利用改进的分水岭方法与数据关联方法相结合实现多目标车辆准确跟踪,在检测车辆时利用分水岭算法可以有效地进行图像分割并准确的检测出运行车辆;跟踪时利用运动目标轮廓采用链表法记录多运动目标之间的数据关联,并跟据质心特征进行跟踪。实验表明该方法能有效地对目标进行了检测并提高了跟踪的准确率。     

Video multi-target tracking based on probabilistic graphical model

In the technique of video multi-target tracking, the common particle filter can not deal well with uncertain relations among multiple targets. To solve this problem, many researchers use data association method to reduce the multi-target uncertainty. However, the traditional data association method is difficult to track accurately when the target is occluded. To remove the occlusion in the video, combined with the theory of data association, this paper adopts the probabilistic graphical model for multi-target modeling and analysis of the targets relationship in the particle filter framework. Experimental results show that the proposed algorithm can solve the occlusion problem better compared with the traditional algorithm.     

多传感器多目标联合概率数据关联研究

联合概率数据关联(JPDA)算法对单传感器多目标跟踪是一种良好的算法,但对于多传感器密集多目标跟踪,则计算量剧增,数据关联成功率下降。因此,改进联合概率数据关联(AJPDA)算法对多传感器多目标量测进行同源划分及单一传感器测量数据转换,然后采用JPDA算法求解空间目标轨迹交叉时的数据关联。仿真结果表明,AJPDA算法提高了成功关联概率,降低了求解数据关联概率的难度,可以解决密集目标的正确跟踪问题。