一种新的杂波环境下多机动自适应跟踪算法

针对密集杂波环境下对多个高机动并有轨迹交叉的目标进行跟踪的问题,由于交互式多模型联合概率数据关联算法在目标密集和多模型情况下会出现计算组合爆炸的情况,提出了一种结合交互式多模型算法IMM和简化的联合概率数据关联算法Cheap JPDA的自适应跟踪算法.Cheap JPDA算法节省了JPDA算法中确认矩阵的拆分过程,降低关联概率计算难度及计算量.通过Monte Carlo仿真表明,算法能够很好的实现机动目标的跟踪性能,从而说明了算法的有效性.     

基于粒子滤波的交互式多模型多机动目标跟踪

针对交互式多模型联合概率数据关联滤波算法(IMM-JPDAF)在非线性情况下跟踪精度低,并不适用于非高斯问题的情况,提出了一种基于粒子滤波的交互式多模型多机动目标跟踪算法;将交互式多模型联合概率数据关联(IMM-JPDA)与粒子滤波相结合,在交互式多模型联合概率数据关联的框架下,各模型采用粒子滤波算法处理非线性非高斯问题,避免了噪声的高斯假设和非线性部分的线性化误差。仿真结果表明,IMM-JPDA-PF算法的跟踪性能明显优于IMM-JPDAF算法,能够对杂波环境中的多机动目标进行有效跟踪。     

具有模型概率修正的新颖IMMPDA算法

为了有效提高杂波环境中机动目标跟踪的精度,将标量交互式多模型(SIMM)算法与概率数据关联(PDA)算法结合成SIMMPDA算法.其中,PDA算法能够有效处理杂波环境下的数据关联与测量不确定性.SIMM算法处理运动模型间的切换,且在线性最小方差意义下获得目标的最优状态估计.而考虑因杂波的干扰导致各时刻的匹配模型占优程度不明显的问题,故再对各时刻SIMMPDA算法所得的后验模型概率进行修改,得到一个基于模型概率修改的SIMMPDA算法,即为M-SIMMPDA算法.仿真结果表明,所提算法的跟踪精度得到一定程度的提高.     

基于不同运动模型的IMMPDA算法仿真

在现有的机动目标跟踪算法中,其中的概率数据关联（PDA）算法和交互式多模型（IMM）算法最具代表性。而在此基础上发展而来的IMMPDA算法是解决杂波环境下单机动目标跟踪问题比较有效的方法。通过对分别基于CA模型、Singer模型和“当前”统计模型的交互式多模型概率数据关联（IMMPDA）算法进行仿真,对其优缺点进行对比分析。仿真结果显示IMMPDA算法在高机动目标跟踪中具有巨大优势,不同的：运动模型基于IMMPDA都较好地实现了对高速高机动目标的滤波跟踪。     

多回波环境中多机动目标跟踪的新算法*

目标的状态估计与数据关联是机动多目标跟踪中的关键问题.针对杂波环境中多机动目标的跟踪问题,本文首先引入一种自适应滤波算法,并与快速概率数据关联算法结合,提出一种适于实际应用的密集回波环境下机动多目标跟踪的新算法-快速自适应概率数据关联(FAPDA)算法,利用近似概率数据关联(PDA)算法的计算量达到优于联合概率数据关联(JPDA)算法的跟踪效果,并能快速检测到机动.通过与JPDA算法的仿真结果进行对比,表明了该算法的有效性和快速性.     

杂波下强机动目标跟踪自适应数据关联算法

杂波下的机动目标跟踪的综合概率数据关联(IPDA)算法是在概率数据关联(PDA)算法的思想基础上引入目标存在及可观测概率所形成的.本文进一步通过引入自适应调整因子,提出了针对强机动目标跟踪的自适应IPDA算法(CIPDA),并通过仿真论证,与传统的IPDA相比,CIPDA提高了对强机动目标跟踪的稳定性和精确度.     

雷达和红外融合对高机动目标跟踪仿真研究

研究准确跟踪敌机飞行目标,可进行有效打击.针对高机动目标与运动跟踪平台的相对运动比较复杂,由于雷达定位和红外跟踪算法的模型误差大与精度损失,如何提高跟踪系统的跟踪精度是一个很大的难题.为了提高高机动目标跟踪精确度,提出交互多模型-概率数据关联算法(IMM-PDA),进行雷达与红外并行信息融合与目标跟踪.运用Markov链切换原理与概率数据关联技术有效解决了目标变速机动及复杂杂波环境下的高精度跟踪问题.同时并行融合信息,克服序贯融合中两次使用扩展卡尔曼滤波线性化造成模型误差与精度损失的缺陷,提高系统的跟踪精度.仿真结果表明,基于雷达、红外并行融合的IMM - PDA算法在跟踪高机动目标时,精度更高,验证了算法的可行性与有效性.     

新的分布交互式多模型广义概率数据关联算法

为有效解决密集杂波环境下分布式多传感器多机动目标跟踪问题,提出了一种基于改进D-S证据组合规则的分布交互式多模型多传感器广义概率数据关联（DIMM-MSGPDA-IDS）算法。该算法首先对各局部节点均应用单传感器的IMM-GPDA算法跟踪多机动目标,并将其各模型的状态估计、协方差估计、模型概率、组合新息及其协方差矩阵等滤波结果送至融合中心;在航迹关联判决结束后,融合中心根据各模型对应似然函数的大小融合不同传感器关于同一目标的模型状态估计及其协方差矩阵,并提出利用三维（3-D）证据进行直接融合的改进D-S算法对来源于同一目标的不同传感器的各模型概率进行有效融合,然后依此概率来更新各目标的状态估计并反馈至各局部节点,使之获得更为精确的状态预测;最后,将该算法与基于D-S证据组合规则的分布交互式多模型多传感器联合概率数据关联（DIMM-MSJPDA-DS）算法进行仿真对比分析。理论分析和仿真结果表明,该算法能够很好地对强机动目标进行跟踪,且其计算量相对较小,是一种有效的分布交互式多模型多传感器多机动目标跟踪算法。     

基于毫米波雷达的机动目标跟踪算法研究

针对复杂交通环境下高机动目标难度大,易丢失的问题,提出一种适合机动目标的毫米波雷达跟踪流程。首先,提出一种适合毫米波雷达数据的跟踪门——基于规则的自适应跟踪门,能够根据雷达探测范围,目标属性自适应调整跟踪门。然后,根据目标高机动特性,选择匀速模型和匀加速模型为跟踪模型,利用交互式多模型算法跟踪目标。实验结果表明：交互式多模型算法较典型卡尔曼滤波跟踪精度提高18.26%;论文方法跟踪雷达目标准确度提高5.303%,虚警率下降0.813%。     

纯方位目标跟踪的ST-MEF-PDAF方法研究

传统的最大熵模糊概率数据关联滤波器(MEF-PDAF)算法用于水下杂波环境下单站纯方位目标跟踪存在对系统模型变化鲁棒性差、跟踪机动目标能力低的问题;为了解决这些问题,对MEF-PDAF算法进行了改进,提出了强跟踪MEF-PDAF(STMEF-PDAF)算法;与强跟踪滤波器(STF)算法类似,ST-MEF-PDAF算法通过引入渐消因子来实时调节增益矩阵,提高了算法的鲁棒性;进行了水下杂波环境下单观测站纯方位目标跟踪的仿真实验,ST-MEF-PDAF能够在500秒以内跟踪机动目标,而传统的MEF-PDAF算法不能,即ST-MEF-PDAF算法跟踪机动目标的能力高于传统的MEF-PDAF算法。     

数据治理技术

随着信息技术的普及，人类产生的数据量正在以指数级的速度增长，如此海量的数据就要求利用新的方法来管理.数据治理是将一个机构（企业或政府部门）的数据作为战略资产来管理，需要从数据收集到处理应用的一套管理机制，以期提高数据质量，实现广泛的数据共享，最终实现数据价值最大化.目前，各行各业对大数据的研究比较火热，但对于大数据治理的研究还处于起步阶段，一个组织的正确决策离不开良好的数据治理.首先介绍数据治理和大数据治理的概念、发展以及应用的必要性；其次，对已有的数据治理技术——数据规范、数据清洗、数据交换和数据集成进行具体的分析，并介绍了数据治理成熟度和数据治理框架设计；在此基础上，提出了大数据HAO治理模型.该模型以支持人类智能（HI）、人工智能（AI）和组织智能（OI）的三者协同为目标，再以公安的数据治理为例介绍HAO治理的应用；最后是对数据治理的总结和展望.     

A Taxonomy of Dirty Data

Today large corporations are constructing enterprise data warehouses from disparate data sources in order to run enterprise-wide data analysis applications, including decision support systems, multidimensional online analytical applications, data mining, and customer relationship management systems. A major problem that is only beginning to be recognized is that the data in data sources are often dirty. Broadly, dirty data include missing data, wrong data, and non-standard representations of the same data. The results of analyzing a database/data warehouse of dirty data can be damaging and at best be unreliable. In this paper, a comprehensive classification of dirty data is developed for use as a framework for understanding how dirty data arise, manifest themselves, and may be cleansed to ensure proper construction of data warehouses and accurate data analysis. The impact of dirty data on data mining is also explored.     

大数据可用性的研究进展

信息技术的迅速发展催生了大数据时代的到来.大数据已经成为信息社会的重要财富,为人们更深入地感知、认识和控制物理世界提供了前所未有的丰富信息.然而,随着数据规模的增长,劣质数据也随之而来,导致大数据质量低劣,极大地降低了大数据的可用性,严重困扰着信息社会.近年来,数据可用性问题引起了学术界和工业界的共同关注,开展了深入研究,取得了一系列研究成果.本文介绍数据可用性的基本概念,讨论数据可用性的挑战与研究问题,综述数据可用性方面的研究成果,探索大数据可用性的未来研究方向.     

数据迁移的一般原则

在应用软件及数据库开发中经常要做数据迁移工作 ,数据迁移就是将数据从一种数据环境移入另一种数据环境中。进行彻底而精确的数据转换应遵循以下关键步骤 :识别源数据、确定数据集成转换的规则以及开发转换规则代码。介绍了数据迁移的一般步骤 ,并提出了从数据转换、选择迁移方法以及从元数据管理的角度评价迁移工具的标准     

软件开发活动数据的数据质量问题

问题追踪系统和版本控制系统等软件开发支持工具已被广泛应用于开源和商业软件的开发中,产生了大量的数据,即软件开发活动数据.软件开发活动数据被广泛应用于科学研究和开发实践,为智能化开发提供支持.然而数据质量对相关的研究和实践有重大影响,却还没有得到足够的重视.为了能够更好地警示数据使用者潜在的数据质量问题,通过文献调研和访谈,并基于自有经验对数据进行分析,总结出了9种数据质量问题,覆盖了数据产生、数据收集和数据使用这3个不同的阶段.进一步地,提出了相应的方法以帮助发现和解决数据问题.发现问题是指加强对数据上下文的理解和通过统计分析及数据可视化发现潜在的数据质量问题,解决问题是指利用冗余数据或者挖掘用户行为模式进行修正.     

大数据技术应用与研究的新视角

伴随着人类进入大数据时代,大数据在彰显出巨大应用价值的同时,也凸显出数据可用的科技问题。如何解决数据可用带来的挑战,成为各国政府和学界高度关注的问题。目前,针对大数据的可用性研究刚刚起步,对大数据可用性进行了探讨,并就数据可用性的研究前景进行了展望。     

数据仓库系统中源数据的提取与集成

人们对数据分析的要求的不断提高导致了数据仓库的发展，而在建设数据仓库的过程中非常关键的一步就是从事务数据库或其它的数据源中抽取和集成原始数据。本文在对数据集成方法和数据获取中可能碰到的问题进行全面分析的基础上，较为详细地介绍了我们自行开发的数据仓库系统SEUwarehouse中源数据提取与集成工具的设计与实现．     

数据提取、转换和装载技术研究

来自企业操作环境的数据是数据仓库的数据源，通过提取、转换、装载填充数据仓库，对数据提取、转换与装载技术进行了研究与实践。对数据提取、转换与装载要解决的问题进行了详细论述并提出了相应的解决方法，并以MS SQL Server2000为例，介绍了可用于析取数据的一些工具。在此基础上，以电信行业话单数据载入数据仓库为实例，就如何实现各步骤进行了详细说明，提出了在数据提取、转换与装载过程中需注意的一些问题。     

基于时效规则的数据修复方法

数据时效性是影响数据质量的重要因素,可靠的数据时效性对数据检索的精确度、数据分析结论的可信性起到关键作用.数据时效不精确、数据过时等现象给大数据应用带来诸多问题,很大程度上影响着数据价值的发挥.对于缺失了时间戳或者时间不准确的数据,精确恢复其时间戳是困难的,但可以依据一定的规则对其时间先后顺序进行还原恢复,满足数据清洗及各类应用需求.在数据时效性应用需求分析的基础上,首先明确了属性的时效规则相关概念,对属性的时效规则等进行了形式化定义;然后提出了基于图模型的时效规则发现以及数据时序修复算法;随后,对相关算法进行了实现,并在真实数据集上对算法运行效率、修复正确率等进行了测试,分析了影响算法修复数据正确率的一些影响因素,对算法进行了较为全面的分析评价.实验结果表明,算法具有较高的执行效率和较好的时效修复效果.     

大数据的一个重要方面:数据可用性

随着信息技术的发展,特别是物理信息系统、互联网、云计算和社交网络等技术的突飞猛进,大数据普遍存在,正在成为信息社会的重要财富,同时也带来了巨大的挑战.数据可用性问题就是大数据的重要挑战之一.随着数据的爆炸性增长,劣质数据也随之而来,数据可用性受到严重影响,对信息社会形成严重威胁,引起了学术界和工业界的共同关注.近年来,学术界和工业界开始研究数据可用性问题,取得了一些的研究成果,但是针对大数据可用性问题的研究工作还很少.介绍了大数据可用性的基本概念,讨论大数据可用性的挑战,探讨大数据可用性方面的研究问题,并综述数据可用性方面的研究成果.