基于辐射源信号特征信息的JPDA无源跟踪算法

提出一种基于信号特征信息的改进联合概率数据互联算法,该算法不仅利用目标状态空间信息同时利用了目标特征信息计算互联概率。在航迹交叉和近距离情况下,传统算法出现目标航迹丢失,而改进算法可正常工作。通过计算机仿真证明了改进算法的有效性。     

次最优概率和集中式MSJPDA算法

针对集中式多传感器联合概率数据互联(MSJPDA)并行算法经常出现滤波发散的现象,以及集中式MSJPDA算法实现复杂且运算量大的问题,对并行结构的MSJPDA算法进行了合理的修正,修正后的算法在滤波时运用概率数据互联的思想对各传感器的修正量进行概率加权,将次最优联合概率数据互联算法引入到集中式MSJPDA算法,简化后算法在性能接近的情况下有效地减少了运算量.仿真比较与分析结果表明,本文算法的综合性能更优越.     

当前统计概率数据关联算法

目标跟踪领域的一个研究重点是如何解决在密集杂波环境下机动目标的跟踪问题。机动目标跟踪的关键是解决目标模型的不确定性,而密集杂波环境则使这个问题变得更加复杂。针对这一问题,提出一种当前模型概率数据互联算法。该算法将当前模型算法与概率数据互联相结合,在使用概率数据互联算法的同时,利用当前模型算法对目标出现的机动进行自适应滤波。最后,给出了算法的仿真分析,仿真结果说明该方法能够有效地跟踪杂波环境中的机动目标。     

杂波环境中一种新的机动目标跟踪算法

针对传统交互式多模型概率数据互联(IMM PDA)算法中因模型选取的不确定性,跟踪精度低等缺点,引入了联合交互式多模型概率数据互联的思想,在此基础上提出了一种适用于杂波环境机动目标跟踪的新算法——交互式自适应概率数据互联(IMMAPDA)算法,将自适应滤波算法应用到PDA滤波器中和数据关联进行有机结合,提高了杂波环境中机动目标的跟踪精度。理论分析与仿真结果验证了该算法的优越性,提高了目标跟踪精度,解决了全局最优化问题。     

一种新的联合概率数据互联算法

本文分析了目前解决互联问题的方法与最新研究成果，建立了一个多目标数据互联模型，提出了一种新的联合概率数据互联算法。实现了微机仿真并给出了仿真结果。     

一种利用径向速度信息的改进JPDA算法

为解决边扫描边跟踪多频连续波雷达数据互联问题,提出了一种基于目标径向速度信息的联合概率数据互联（JPDA）算法。该算法通过引入目标径向速度信息,进一步限制进入跟踪门相交区域中的虚假量测数量,并对公共测量值权重系数进行调整,进而改善跟踪精度,缩短计算时间,提高跟踪成功概率。仿真结果表明,径向速度信息的运用使得改进的JPDA算法的跟踪性能得到了显著提高。     

基于类云模型聚类的多目标数据关联算法

针对多目标跟踪中的数据关联问题,提出一种基于类云模型c-均值聚类的数据关联算法.该算法采用类云模型c-均值聚类算法对目标有效回波进行聚类,将聚类中心作为目标最终观测值,运用最近邻法对聚类中心与航迹进行关联,用Kalman滤波器进行状态估计.实验结果表明,本算法与联合概率数据互联算法相比,跟踪精度高,计算量小,更适应于工程应用.     

舰载指控系统航迹相关算法研究

基于随机神经网络的多目标数据关联成果的基础上，提出一种新的适合实际应用的多目标跟踪的综合方法。该方法放弃了联合概率关联方法的加权平均更新航迹的特点，利用计算出来的互联概率在航迹更新时作一对一的互联决策，解决了跟踪多目标时相邻目标时相邻目标的航迹趋于合并的问题，同时给出了航迹起始的通用方法，并通过仿真研究说明改进算法的有效性和可行性。     

数据关联算法的研究

在现代目标跟踪系统中,数据关联是一个重要组成部分.由于测量来源的不确定性,密集环境中的目标跟踪比较困难.概率数据关联算法和联合概率数据关联算法能很好地处理目标跟踪并在很多领域得到了广泛的应用.但是一旦出现某种干扰或是故障,通过概率数据关联算法得到的滤波值也会偏离真实值很多,造成滤波发散,严重影响性能.针对这一不足,基于概率数据关联算法中的组合新息,提出了修正概率数据关联算法.最后用一些实例来评价该跟踪算法的跟踪性能,仿真结果表明了修正概率数据关联算法和修正联合概率数据关联算法的有效性.     

一种抗距离欺骗干扰的弹道导弹跟踪算法

针对距离欺骗干扰下反导雷达跟踪弹道导弹误差增大的问题,建立距离欺骗干扰下雷达量测模型,并提出了一种基于概率数据互联滤波(PDAF)的抗距离欺骗干扰跟踪算法.该算法首先基于信号似然比预处理、角度χ^2检验以及m/n逻辑准则对落入确认波门的候选回波进行干扰综合鉴别,然后根据干扰鉴别结果采用不同的状态更新策略.仿真结果表明,该算法不仅拥有良好的干扰鉴别能力,同时可以利用假目标的角度信息改善跟踪精度.     

基于无监督学习的数据清洗算法

为了解决数据仓库中相似重复记录的数据问题,提出了基于无监督学习的数据清洗算法。该算法采用基于Hebbian假设的自适应学习方法,并通过相似度确定奖励和惩罚等级。在学习过程中根据需要增加新的聚类,在学习结束后,通过分析聚类情况删除错误的聚类,从而避免了死神经元问题并使聚类更加准确。实验表明,该算法能准确地完成实体识别。     

专题地图编制中多源资料的综合应用

以专题地图编制任务为背景,探讨了数字地图制图中多源资料综合应用的技术方法,主要介绍了资料的搜集、分析、底图的几何纠正和多源资料综合应用方法,重点介绍了在ArcGISDesktop中进行精确的三参数或七参数投影转换的方法。     

基于内部质量保证体系下数据治理的探索和研究

以《教育部办公厅关于建立职业院校教学工作诊断与改进制度的通知》为契机,结合当前学校数据标准建设的实际情况,对学校数据标准建设存在的数据问题进行研究。该文主要从数据标准、数据制订、数据安全性等方面进行阐述,对学校的各类业务数据进行全方位的数据清洗与治理[1],形成一套适应于我校的信息化数据标准。     

基于网络的测绘数据处理中心的组建

基于网络的测绘数据处理中心的组建,不但有利于测绘数据处理流程的规范化、模块化,还有利于数据的管理和使用,使得数据的提供者和使用者之间不再受地理区域的限制;同时由于采用了B/S（浏览器/服务器）架构的网络平台,避免用户的程序安装流程,节约用户的系统资源.     

数据挖掘中数据预处理方法与技术

数据挖掘是最近流行的数据库技术和人工智能技术相结合的一门新兴技术。论述了数据预处理在数据挖掘中的重要地位,介绍了数据预处理过程所包含的内容和采用的方法与技术。     

数据挖掘中的预处理技术研究

分析了数据预处理提出的背景,归纳了常见的数据预处理方法,分析比较了不同方法的特点。     

数据挖掘中的数据预处理方法

从初始数据源出发,总结了目前数据预处理的常规流程方法,提出应把源数据的获取作为数据预处理的一个步骤,并且创新性地把数据融合的方法引入到数据预处理的过程中,提出了数据的循环预处理模式,为提高数据质量提供了更好的分析方法,保证了预测结果的质量,为进一步研究挖掘提供了较好的参考模式.     

装备保障情况综合统报软件设计与实现

针对战时装备保障动态情况综合统报手段缺乏问题,分析了装备保障情况综合统报的功能需求和信息需求,设计了软件的功能结构、数据模型和接口,解决了软件实现过程中的关键技术,为战时装备保障动态数据的横向和纵向贯通提供了有效通道,为实时掌握战时装备保障动态情况提供了有力支持。     

用Foxpro实现数据字典系统

数据字典是数据库管理系统中使用的主要工具之一．当多人协作开发一个数据库应用系统时,数据字典显得特别有用．它是有关人员交流数据库数据结构的强有力的工具,也是日后数据库重构和重组的重要参照.本文讨论了Foxpro在数据描述功能方面的不足,分析了用Foxpro实现一个在线数据字典的可能性,提出了切实可行的功能需求,并用Foxpro编程具体实现了一个在线数据字典系统FDD.FDD已用于多个应用系统的开发,证明在数据描述的一致性维护、形成数据库结构描述的文档、数据库结构随应用软件发送给用户等方面,为开发人员带来了极大的方便．     

数据挖掘中的数据准备工作

提出数据准备的一些原则，讨论了数据准备工作的内容，包括数据选择、数据清洗、数据集成、数据约简、数据转换等几个方面，并根据不同的内容给出了相关的处理办法和一些分析工具。