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西安电子科技大学学报 2021年第2期48卷 92-98,108页

作者：韩卓茜王锋陈沛李卓伦中国人民解放军战略支援部队信息工程大学数据与目标工程学院河南郑州450001 中国人民解放军61827部队上海200000 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院河南郑州450001

针对观测数据存在强模糊性和不确定性问题,提出了一种基于高分辨一维距离像历史特征辅助的模糊数据关联算法。首先,针对高分辨一维距离像的姿态、幅度以及时移敏感性问题,对其提取得到敏感性低的特征;然后,使用航迹起始的特征构建初始... 详细信息

针对观测数据存在强模糊性和不确定性问题,提出了一种基于高分辨一维距离像历史特征辅助的模糊数据关联算法。首先,针对高分辨一维距离像的姿态、幅度以及时移敏感性问题,对其提取得到敏感性低的特征;然后,使用航迹起始的特征构建初始特征样本库及历史时刻的特征构建历史特征样本库,并实时更新特征样本库;采用区间熵权法确定特征权重,计算量测与目标的模糊隶属度,构建模糊矩阵;最后,基于最大模糊隶属度原则实现量测与目标的关联。实验结果表明,在目标的机动和非机动场景下,这种算法的关联性能均优于模糊关联算法,并且随着杂波密集程度的增大,两个算法的关联性能均逐渐降低,但所提算法的关联性能更好。

关键词：高分辨一维距离像历史特征特征提取特征辅助区间熵权法模糊数据关联关联

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汽车雷达多目标跟踪的模糊数据关联

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汽车工程 2003年第5期25卷 434-437,525页

作者：党宏社韩崇昭西安交通大学西安710049

介绍了一种量测 (新测目标 )到目标 (已知目标 )之间的模糊数据关联方法 ,将模糊聚类均值方法和决策逻辑方法相结合 ,利用Mahalanobis距离代替聚类运算中的欧氏距离 ,使量测与目标预测值之间的相似性度量更准确 ,应用决策逻辑确定量测... 详细信息

介绍了一种量测 (新测目标 )到目标 (已知目标 )之间的模糊数据关联方法 ,将模糊聚类均值方法和决策逻辑方法相结合 ,利用Mahalanobis距离代替聚类运算中的欧氏距离 ,使量测与目标预测值之间的相似性度量更准确 ,应用决策逻辑确定量测与目标预测值的关联关系。仿真表明这种方法简单 ,在杂波环境下 ,有较高的跟踪精度 ,这种方法可以用于道路条件下。

关键词：汽车雷达多目标跟踪模糊数据关联 FCM算法数值仿真

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基于目标预测值模糊化的模糊数据关联算法

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探测与控制学报 2008年第3期30卷 72-76,80页

作者：杨力刘金梅王茂安徐州空军学院航空弹药系江苏徐州221000

对传统模糊数据关联算法进行了分析,针对其利用最大隶属值赋值原则对目标进行跟踪时可能存在误跟或跟错的情况,提出了基于目标预测值模糊化的模糊数据关联算法。首先将预测航迹进行距离模糊化,建立联合关联区并舍去关联区以外的点迹,降... 详细信息

对传统模糊数据关联算法进行了分析,针对其利用最大隶属值赋值原则对目标进行跟踪时可能存在误跟或跟错的情况,提出了基于目标预测值模糊化的模糊数据关联算法。首先将预测航迹进行距离模糊化,建立联合关联区并舍去关联区以外的点迹,降低模糊数据关联分割矩阵的维数;然后对分割矩阵运用整体最优原则,将问题转化为0-1规划问题,实现数据的模糊关联;最后对算法进行仿真,结果表明:采用新算法能有效改进传统算法的缺陷,提高数据关联的可靠度。

关键词：模糊数据关联多传感器数据融合联合关联区模糊均值聚类

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基于有效预测区域的模糊数据关联

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电子科技大学学报 2001年第6期30卷 638-642页

作者：张宇张建州游志胜成都航空职业技术学院计算机系成都610061 四川大学计算机学院成都610064

多目标多传感器跟踪系统由数据关联和目标状态估计两部分组成,数据关联是多目标跟踪系统研究的核心。数据关联和目标状态估计两部分既有一定的独立性又有密切的联系,而将两部分合理地结合对提高跟踪系统的性能是重要的。该文以跟踪目标... 详细信息

多目标多传感器跟踪系统由数据关联和目标状态估计两部分组成,数据关联是多目标跟踪系统研究的核心。数据关联和目标状态估计两部分既有一定的独立性又有密切的联系,而将两部分合理地结合对提高跟踪系统的性能是重要的。该文以跟踪目标的有效预测区域为依据,利用基于Mahalanobis距离的模糊均值聚类方法解决数据关联问题,在一定程度上将数据关联和目标状态估计两个不同的过程相结合,仿真计算说明了其有效性。

关键词：有效预测区域多目标多传感器跟踪系统模糊数据关联

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多传感器数据融合机动目标跟踪算法

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仪器仪表学报 2006年第Z2期27卷 1679-1682页

作者：杨盘洪朱军祥赵建安杨静太原理工大学信息工程学院太原030024

机动目标的运动特性具有复杂性、多变性、无先验性。多传感器信息融合的机动目标跟踪问题可以描述为数据关联和状态估计两个相关功能的最优化问题。本文分析了运用于多传感器数据融合机动目标跟踪的数据关联和状态估计算法,得出了高效... 详细信息

机动目标的运动特性具有复杂性、多变性、无先验性。多传感器信息融合的机动目标跟踪问题可以描述为数据关联和状态估计两个相关功能的最优化问题。本文分析了运用于多传感器数据融合机动目标跟踪的数据关联和状态估计算法,得出了高效费比的模糊数据关联算法(FDA)和变结构多模算法(VSMM)。此外,并分别介绍了模糊数据关联算法和相似模型集的变结构多模算法。将模糊数据关联算法和变结构多模算法结合起来,从而提高对机动目标跟踪的性能。

关键词：机动目标模糊数据关联变结构多模算法多传感器数据融合

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雷达组网系统中的快速多目标跟踪算法

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系统仿真学报 2009年第9期21卷 2509-2512页

作者：杨汇源黄敬雄李良群李志军解放军防空兵指挥学院郑州450052 深圳大学信息工程学院深圳518060

针对雷达组网系统中多目标跟踪问题的特点,提出了一种实时的多目标跟踪算法。算法首先利用最小标准化距离最近邻分配策略对量测数据进行局部航迹关联,再采用模糊数据关联对其进行系统航迹关联,最后,利用α-β滤波对系统关联航迹进行滤波... 详细信息

针对雷达组网系统中多目标跟踪问题的特点,提出了一种实时的多目标跟踪算法。算法首先利用最小标准化距离最近邻分配策略对量测数据进行局部航迹关联,再采用模糊数据关联对其进行系统航迹关联,最后,利用α-β滤波对系统关联航迹进行滤波,并分别用仿真和实测数据对算法进行了验证。实验结果表明,提出算法能够实时有效的对多个目标进行跟踪,具有一定的工程实用价值。

关键词：航迹关联雷达组网模糊数据关联 α-β滤波

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