多传感器跟踪的航迹关联

多传感器目标跟踪是信息融合技术在目标跟踪领域的应用范例,航迹关联是其中的关键技术之一.提出先用模糊C-均值算法对点迹聚类,然后根据聚类的结果定义航迹关联质量,选择航迹关联质量大的为关联对.这样使关联同时能考虑当前和历史航迹,提高了关联正确率.最后把多传感器航迹融合,得到了很好的跟踪效果.仿真结果表明,该算法是确实有效的.     

基于蚁群聚类的多目标跟踪航迹起始方法

针对杂波环境下的航迹起始的NP难问题,提出了一种基于蚁群聚类的数据关联方法.为每个测量数据赋予给定的特征值,利用基于拾起和放下的蚁群聚类算法确定所需起始目标航迹数目,利用模糊蚂蚁聚类算法提取目标航迹.数值仿真结果表明:在杂波密度稀疏、目标交叉运动的条件下,目标航迹起始的成功率为100％,最大运行时间为2.131 s;在密集杂波条件下,航迹起始的成功率为100％,最大运行时间为12.378 s.     

网页文献的快速模糊聚类

基于对文献聚类的3种方法(c-means法、模糊c-means法和学习向量量化法)的统计和分析,借鉴了模糊聚类思想,尤其是用协方差矩阵来描述聚类的形状和大小,并将其应用于学习向量量化算法中。针对新的参考向量开发了模糊竞争学习模式,并用该算法成功地解决了文献聚类的难题。实验结果表明:学习向量量化算法能有效地解决文献的聚类问题,运行时间短;该算法与模糊聚类算法相比更健壮;该算法使在线文献聚类分析成为可能。     

基于二阶段微粒群优化模糊C-均值算法的模糊聚类分析研究

针对常规动态聚类方法对初始聚类中心的敏感性和容易陷入局部最优的缺点等问题,提出了基于二阶段微粒群优化模糊C-均值算法(TPSOFCM),并将此算法与现有的模糊C-均值聚类算法和基于多阶段的模糊C-均值算法进行比较。该算法对Iris数据进行聚类,计算结果表明:该算法有较好的全局收敛性,不仅能有效地克服传统的模糊C-均值算法易陷入局部最优解的缺点,而且全局收敛能力优于模糊C-均值聚类算法和基于多阶段的模糊C-均值算法。     

基于形态特征的终端区进场中心航迹识别方法

为了挖掘终端区进场航空器交通流的分布特征,量化分析空中交通的复杂性,提出了一种基于多特征轨迹相似度和密度峰值聚类(Density-peak Clustering, DPC)的中心航迹提取方法。首先,采用单向距离(One Way Distance, OWD)计算轨迹之间的形状和物理距离,并结合空管实际运行航迹数据特征,考虑航迹之间的位置属性和航向属性,定义多特征航迹相似度模型。其次,使用密度峰值聚类算法对航迹数据进行聚类分析,提取聚类结果中每一簇中具有最高密度的真实轨迹作为中心航迹。最后,对双流国际机场终端区历史航迹数据进行实验分析,使用轮廓系数指标和基于密度的指标进行评价,并与层次聚类算法进行对比。结果表明,轨迹被划分为8个不同形态的类簇,该方法可以直观有效的识别出轨迹的整体运动特征并精确提取出真实的中心航迹。     

一种改进的基于FCM的目标跟踪数据关联算法

为了克服杂波环境下对多目标进行数据互联时,计算量出现组合爆炸现象,提出了改进的基于FCM的多目标跟踪数据关联算法.将航迹的预测值转换到各个传感器的观测空间作为各自的聚类中心,利用目标属于所有量测的隶属度,来代替JPDAF中的关联概率,将多目标数据关联问题可转化为模糊聚类问题,进行关联计算.改进的基于FCM的多目标跟踪数据关联算法,有效地利用了目标状态估计中的历史信息,实现量测与航迹的关联.该算法克服了JPDAF算法计算量大的缺点,实现杂波环境下多目标数据互联.仿真结果表明了该算法的有效性.     

多雷达多目标航迹起始算法研究

提出了一种基于聚类分析与逻辑法相结合的集中式多雷达航迹起始算法。首先采用聚类算法对传送到融合中心的数据进行聚类,使每一类中的数据代表同一个目标,并找出聚类中心作为等价的单雷达的量测,从而使航迹起始过程相对简化;在起始算法中根据目标的运动特点,对逻辑法进行了一定的改进。仿真试验证明了该算法的有效性。     

粒子群优化模糊聚类算法在煤气鼓风机组振动故障诊断的应用

针对模糊C均值聚类算法容易陷入局部极值和对初始值敏感的缺点,提出了一种粒子群优化模糊聚类算法,该算法利用粒子群优化算法寻找最优聚类中心,运用WFCM进行加权模糊聚类,能较大提高聚类的有效性;将该算法应用于煤气鼓风机组振动故障诊断中进行诊断仿真,结果表明:该算法较大提高了故障诊断的正确率。     

自适应的模糊谱聚类算法在文本聚类中的应用

传统聚类算法如k-means算法存在对样本空间形状敏感、一个样本点只能严格属于一个聚簇、需要人工指定聚簇数目等不足,这些不足之处都限制了文档聚类质量的提升。现有的模糊谱聚类算法只能解决前两个问题,而对于聚簇数目的自动确定却无能为力,因此本文提出一种自适应模糊谱聚类算法,该算法在模糊谱聚类的基础上引入自适应算法,解决聚类数目需要人工指定的问题。实验表明,将该方法用于文本聚类中可以取得较好的效果。     

多平台数据融合系统的航迹关联技术

对于多平台数据融合模式下的航迹关联问题,使用了聚类关联的方法进行解决.采用基于地心坐标系的最小二乘方法对航迹数据进行配准,对航迹间的距离使用Hausdorff距离进行衡量.使用了K-均值算法对各平台侦测的航迹进行关联,并将初始聚类中心设定为相距最远的航迹,有效降低了经典K-均值算法过于依赖初始聚类点带来的错误.仿真数据证实,能在目标密度大且航迹存在交错的场景下保持较高的关联正确率,具有较好的可用性.