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基于目标参照拓扑的模糊航迹关联方法
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基于目标参照拓扑的模糊航迹关联方法
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针对模糊推理航迹关联算法隶属度函数确定较为繁琐、影响算法灵活性等现实问题，将证据理论引入模糊航迹关联算法，对隶属度函数进行加权处理以获取证据信息，并在此基础上进行基于证据理论的融合处理。仿真分析表明，基于模糊理论的证据航迹关联算法具有较强的环境适应性，能够在不大幅增加运算量的情况下进一步降低模糊航迹关联的不确定性，体现了证据理论在解决不确定问题上的优良特性。
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针对空天高速飞行器这类目标的跟踪问题实时性和精确性要求高的特点,高速飞行器目标的航迹关联问题同样要求高实时性和精确性。使用一种将粗关联和精关联相结合的模糊关联方法,对现有的模糊关联算法进行改进,综合考虑了目标的位置信息(距离和角度量测)和属性信息(目标的身份信息等),使用多因素模糊综合决策方法进行关联,使用模糊判决规则进行相关判定,对关联成功的航迹使用简单的加权融合算法进行航迹融合。模糊推理的方法
基于EMD和灰关联技术的航迹关联方法 (2008年)
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针对分布式多传感器融合多目标跟踪系统，提出一种基于经验模态分解(EMD)和灰关联技术的航迹关联方法．首先采用EMD方法将各传感器的航迹信息分解为多个固有模态函数(IMF)之和；然后以各IMF构成矩阵，对其进行奇异值分解；再以奇异值作为各航迹的特征向量，计算特征向量间的灰关联度；最后通过各关联度的融合，得到航迹正确关联的结果．典型情况下的仿真结果表明，与加权法相比，该方法能有效地用于航迹关联．
基于随机集的多目标航迹关联方法研究1
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<p>在多传感器监视系统数据处理过程中, 航迹关联是数据融合首要解决的问题之一。对多传感器<br> 观测到的目标数据,要识别哪些数据组成的目标航迹源于同一目标。 利用多尺度小波变换方法对航迹数<br> 据序列进行多层次分析,动态提取航迹数据的特征,建立关联准则并结合短时分形方法, 实现了目标航<br> 迹自动关联的目的。仿真实验表明这种方法是可行且有效的。</p>
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