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基于模糊综合函数的航迹关联算法 总被引:2,自引:1,他引:2
本主运用现代数学中的综合分析方法,提出了模糊综合航迹关联算法,文中详细讨论了状态零碎垧 量间模糊综合相信度的计算和评价方法,导出了三种典型模糊综合函数的递推式,研究了模糊综合航迹关联准则,并通过仿真将它与两种经典方法进行了比较,仿真结果表明,在密集目标环境下和/或交叉、分岔和机动航迹较多的场合,模糊航迹关联算法的性能明显优于传统方法,其正确关联率比传统方法提高了大约40% 相似文献
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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。 相似文献
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提出一种基于特征加权的模糊聚类算法用于传感器网络中的航迹关联.该方法首先将分布式多传感器获得的航迹进行数据同化,然后通过同步采样将所有航迹映射为高维空间中的一组点集,最后通过特征加权的模糊c均值(FCM)聚类算法实现航迹的分类关联和信息融合.在聚类算法中通过ReliefF算法实现了特征权值的自动确定,自适应地考虑了不同时刻航迹位置对数据关联的不同影响.实验结果表明本文提出的航迹关联算法不仅具有良好的关联效果,而且通过特征的自适应加权提高了信息融合质量. 相似文献
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现有的航迹关联方法主要有基于统计和基于模糊数学两大类方法。基于统计的方法大多依赖阈值的设置,基于模糊数学的方法参数设置复杂,且多数方法相关比较时只考虑单个航迹点的信息。针对现有问题,该文首先从航迹的整体出发,在传统欧式距离度量的基础上,提出了一种距离分布直方图的特征并提取了航迹的相似特征,有效地利用了航迹间的整体特性,具有较好的抗噪声性能以及关联准确率。其次充分考虑了船舶运动特征以及不同数据源位置精度,提取了航迹间的速度差分布直方图特征、传感器来源特征。然后将这些特征组合并利用机器学习的方法训练关联模型,有效地避免了需要人工设定阈值以及参数设置复杂的问题。最后,该文构建了一个真实的船舶数据集,实验结果表明距离分布直方图特征相比传统的距离特征总体关联准确率提高了3.23%~11.65%,组合特征相较于单一的距离分布直方图特征总体关联准确率提高了0.068%,验证了该文方法的有效性。 相似文献
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基于灰关联无源多目标跟踪系统航迹关联算法 总被引:3,自引:0,他引:3
目前分布式无源多目标跟踪系统的航迹关联算法基本上照搬多传感器数据融合的理论,仅利用目标的状态信息.文中利用了目标的多特征信息(载频、脉宽、脉冲重复间隔等),应用灰关联理论,提出了一种基于灰关联的分布式无源多目标跟踪系统的航迹关联算法.由于利用了目标多特征信息,算法具有关联速度快、正确率高、而且能够适应密集目标环境的优点.仿真实验证明该算法的航迹关联效果明显优于加权航迹关联算法. 相似文献
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一种基于传感器加权的模糊聚类数据关联方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种用于传感器网络中信息融合的模糊数据关联新方法,该方法利用传感器的观测性能的先验知识对观测样本进行加权,通过加权模糊聚类算法实现数据的正确关联.同时,引入模糊聚类有效性函数自动确定每个观测时刻的目标数目.实验结果表明与传统基于模糊c均值聚类算法相比,本文提出的数据关联方法不仅具有更高的关联精度,而且具有较好的可靠性和有效性. 相似文献
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为了解决杂波环境下多机动目标的数据关联问题,提出一种将粒子滤波器(PF)和模糊数据关联(FDA)相结合的数据关联算法。本算法首先应用粒子滤波方法对目标的状态进行采样,得到样本(粒子),然后结合量测,用模糊数据关联算法分别对每个粒子求得其对各个目标的隶属度,比较各个隶属度的大小,把最大的隶属度作为粒子在滤波中的权值,从而实现多目标的跟踪。另外,在应用FDA的过程中对其中的常量m进行取值分析,讨论了其不同取值对跟踪效果的影响。仿真结果表明,与其他的常规跟踪方法粒子滤波及扩展卡尔曼滤波相比,该方法具有较好的跟踪效果;与粒子滤波结合联合数据关联方法相比,跟踪效果相差不大,但是具有更好的实时性。 相似文献
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针对杂波环境下的多目标跟踪数据互联问题,该文提出基于全邻模糊聚类的联合概率数据互联算法(Joint Probabilistic Data Association algorithm based on All-Neighbor Fuzzy Clustering, ANFCJPDA)。该算法根据确认区域中量测的分布和点迹-航迹关联规则构造统计距离,以各目标的预测位置为聚类中心,利用模糊聚类方法,计算相关波门内候选量测与不同目标互联的概率,通过概率加权融合对各目标状态与协方差进行更新。仿真分析表明,与经典的联合概率数据互联算法(Joint Probabilistic Data Association algorithm, JPDA)相比,ANFCJPDA较大程度地改善了算法的实时性,并且跟踪精度与JPDA相当。 相似文献
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鉴于Mean Shift算法中核心步骤计算所得的新目标模板中心位置几乎都非整数的问题,该文提出了模糊隶属度的概念,并在此基础上,改进了Mean Shift算法在图像跟踪中的实现步骤。实验表明,该算法计算量小,且能很好的减少原算法中不必要的误差。 相似文献
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As a kind of excellent mathematic tool, concept lattice has widely been applied in AI and knowledge discovery field. In this paper, we introduced fuzziness into concept lattice, presented a TSP (Team software process) based algorithm for mining fuzzy association rule, and implemented the algorithm. The results demonstrate that the rule extracted can give the valid suggestion to course improvement. 相似文献
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在交通场景中采用一些预警措施能够有效地减少交通事故发生。例如,对车辆轨迹进行跟踪并预测车辆的驾驶行为,就是一个常用的预警方法。在对车辆进行跟踪的过程中,数据关联是很重要的部分,它可以对车辆的观测点和轨迹进行关联,从而更新车辆的轨迹,完成跟踪过程。在此背景下,提出了一种新的数据关联算法,即k近邻联合概率数据关联算法(k Nearest Neighbor-Joint Probability Data Association,kNN-JPDA)。实验结果表明,该算法能够较好地解决在交通场景下车辆数据的数据关联问题,在精度以及运行效率方面都有所提高。 相似文献