| 一种改进的基于模糊聚类分析的数据关联算法 |
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| 引用本文： | 涂拥军,黄高明,李敬辉.一种改进的基于模糊聚类分析的数据关联算法[J].雷达与对抗,2008(1):22-25. |
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| 作者姓名： | 涂拥军 黄高明 李敬辉 |
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| 作者单位： | 海军工程大学电子工程学院，海军工程大学电子工程学院，海军工程大学电子工程学院 湖北武汉430033，海军92613部队，福建福鼎355205，湖北武汉430033，湖北武汉430033 |
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| 摘 要： | 基于模糊聚类分析的无源传感器数据关联中,当目标集合中所有目标的属性差异较小时,通常不能正确得到目标关联结果。论文提出了一种改进的基于模糊聚类分析算法,并对该算法进行了推导和仿真。仿真试验结果表明该算法能有效解决辐射源特征值取值接近或单目标环境中的属性关联问题。
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| 关 键 词： | 数据关联 被动传感器 模糊聚类 阈值 |
An improved data association algorithm based on fuzzy cluster analysis |
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| TU Yong-jun,HUANG Gao-ming,LI Jing-hui.An improved data association algorithm based on fuzzy cluster analysis[J].Radar & Ecm,2008(1):22-25. |
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| Authors: | TU Yong-jun HUANG Gao-ming LI Jing-hui |
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| Affiliation: | TU Yong-jun1,2,HUANG Gao-ming1,LI Jing-hui1 |
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| Abstract: | While all targets have tiny difference in properties,the traditional data association algorithm based on fuzzy cluster analysis usually can not accurately verdict the association results.This paper proposes and analyzes an improved data association algorithm,then analyzed and simulated it.The simulation results show that the improved algorithm can effectively make property association in the environment of single or similar targets. |
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| Keywords: | data association passive sensor fuzzy cluster threshold |
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