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.     

一种分布式多雷达航迹数据融合系统

有效利用多传感器信息，扩大和提高系统监测目标的能力是包括空中交通管理在内的众多领域需要的重要技术．作者在设计和实施的一个分布式多雷达信息融合系统中，提出了一种适用于线性扫描方式显示输出的水平带状空域划分时空对准方案和多信息多层次目标航迹关联融合方法．给出了系统设计的关键技术和算法．     

多传感器数据融合与航迹预测的模型设计

文中建立了功能完整的多传感器数据融合模型,使用最邻近数据关联(NNDA)算法提取目标航迹,采用三次样条插值实现时间配准,并将传感器性能作为权重应用到航迹对的融合中,使用加权平均的方法融合航迹对.引用回声状态网络(ESN)技术实现航迹的预测.基于雷达数据在不同运动场景中测试模型性能,对于匀速直线运动和机动转弯的目标,模型具有较高的跟踪和预测精度.     

一种基于遗传算法的多传感器多目标航迹关联模型

随着信息技术的发展,智能信息技术得到了广泛应用,其中智能算法较多应用于多传感器信息融合领域。常用的加权法、修正法、最近领域法这3种基本方法只针对两个局部节点的情况进行求解,而无法对较大规模系统目标关联问题进行求解,针对防空作战系统目标关联问题,提出了一种基于遗传算法的多传感器多目标航迹关联算法,将多传感器多目标航迹关联这一问题转化为多维分配问题进行求解,给出了求解该问题的具体模型、算法和求解步骤,并通过仿真实验证明了应用该算法求解此类问题的正确性和有效性,对于多传感器多目标航迹关联应用系统的实现具有一定意义。     

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。     

机载火控系统多传感器航迹数据融合

为研究机载火控系统多传感器数据融合的方法。采用了多用于多目标多传感器航迹数据融事的改进的卡尔曼滤波算法，运用假设检验理论，充分考虑了位置互联的正确性和目标信号的历史信息，使其性能不随目标数目的增大而变差。计算机仿真表明：所建立的系统运行可靠；所采用的算法具有处理速度快、精度高等优点。     

相控阵雷达仿真中的航迹关联算法研究

随着计算机计算的迅猛发展,仿真技术得到了越来越多的应用。本文主要介绍了在相控阵雷达仿真中的航迹关联算法的实现,包括关联门的选择,关联算法及航迹管理流程等。文中的航迹关联算法对于在仿真中准确模拟相控阵雷达系统的功能有重要意义。     

一种改进的数据流聚类方法

针对传统K-均值方法不能有效处理动态变化的数据聚类的问题,本文提出了一种改进的数据流聚类技术——流式K-均值聚类(Streaming K-means Clustering,SKC).该方法首先对数据流中已经产生的初始数据块进行K-均值聚类,当数据流的新数据块到来时,通过衡量已经得到的聚类结果与新进入样本块的距离,对样本进行初步简单归类,并计算聚类结果的性能,若聚类结果性能在可接受范围内,则该数据块聚类结束,否则采用K-均值方法对新类进行深层次聚类.采用SKC的流式数据聚类方法处理数据流的聚类问题,对于整个数据流中的多数数据块都进行简单归类,只有少数数据块进行K-均值聚类,有效提高了数据流聚类的效率.实验结果表明,流式K-均值聚类方法能够有效处理数据流的聚类问题.     

基于局部航迹关联的多基地雷达多目标跟踪快速算法

针对仅能观测目标一维信息的多基地雷达系统,提出了一种基于局部航迹关联的多目标跟踪快速算法.该算法通过各接收机的局部跟踪处理,在获得目标一维航迹的基础上,利用目标的速度信息、局部航迹的冗余性及其与目标的一一对应关系,分级剔除了由于组合定位产生的大量虚假目标,进而通过局部航迹的关联提高了多目标跟踪的稳定性.与传统的集中式跟踪算法相比,该算法避免在融合中心进行复杂的"量测-量测"与"量测-航迹"关联运算,显著提高了计算效率,具有较好的实时性,易于工程实现.     

面向战役级目标态势生成的航迹关联算法

针对战役级目标态势数据量大、信息源数量多、采样频率各异、探测误差差异大、目标属性特征存在误判等问题,基于多尺度航迹聚类提出了一种面向战役级目标态势生成的航迹关联算法.首先利用等距滑动窗口均值滤波剔除目标异常数据点、降低传感器误差引起的数据抖动,重新估计目标航速和航向;然后综合目标量测数据的多维特征提出了一种轨迹相似性距离;最后基于该距离,分阶段进行基于多粒度网格聚类的粗聚类和基于密度聚类的精聚类完成目标数据关联判断,综合聚类结果和离群点得到关联结果.实验表明:提出的方法在战役级目标数据环境下,数据处理容量、关联正确率、身份异常稳定性等方面较现有航迹关联算法有一定的提升,适用于战役级目标态势生成应用.     

基于Web Service跨平台空间信息服务模型

对目前网络空间信息服务系统存在的问题和现有的解决方案进行分析 ,构建基于WebService技术的跨平台 (Linux/Unix ,Windows)空间信息服务模型 .以浏览本地Shp文件为例构建基于WebService技术的跨平台的空间信息服务原型系统     

信息技术教育中的联想教学法研究

学习多媒体制作,可以培养学生的信息素养能力,同时可以帮助学生学习。但如果多媒体制作课程脱离了学生的现实情境,就无法突显信息技术的工具性和有效性。从学生所接触的现实出发,为教师选择学生感兴趣的教学案例,引导学生联想,提供参考,最终让学生学会如何灵活应用多媒体技术。     

基于信息融合的浮体轨迹测量

为研究浮体轨迹的测量方法,对轨迹测量中的误差积累进行说明和分析,并用实验验证了误差积累在轨迹测量中的影响,在此基础上提出了解决的方法.采用TI公司的TMS320F28335作为核心,加速度计和倾角仪作为测量传感器来设计轨迹测量系统.能够快速获得浮体轨迹高精度数据,并在特定时刻对轨迹进行矫正,该方法具有反应周期短且可靠性高等特点.     

轨道检测GPS数据采集系统硬件设计与实现

 针对传统轨道检测系统效率低、成本高的不足,应用GPS 全球定位技术、GPRS 无线通信技术和CAN 总线技术,提出一种新型轨道检测方案,并对GPS 数据采集系统的关键模块进行了设计。GPS 数据采集系统由4 个基站GPS 模块和1 个流动站GPS 节点组成,实现了相对测量与绝对测量的统一,提高了检测精度;基于GPS 的数据采集实时准确,更新率高达50 Hz;利用GPRS 进行无线数据传输,方便快捷,实时高效;利用CAN 提高了通信速率(高达l Mbps),且可靠性高、性能稳定;通过Flash 存储器进行数据缓存,再传至上位机进行存储与处理,系统容量高达500 G,数据处理简单高效。     

Research on spatial association rules mining in two-direction

In data mining from transaction DB, the relationships between the attributes have been focused, but the relationships between the tuples have not been taken into account. In spatial database, there are relationships between the attributes and the tuples, and most of the associations occur between the tuples, such as adjacent, intersection, overlap and other topological relationships. So the tasks of spatial data association rules mining include mining the relationships between attributes of spatial objects, which are called as vertical direction DM, and the relationships between the tuples, which are called as horizontal direction DM. This paper analyzes the storage models of spatial data, uses for reference the technologies of data mining in transaction DB, defines the spatial data association rule, including vertical direction association rule, horizontal direction association rule and two-direction association rule, discusses the measurement of spatial association rule interestingness, and puts forward the work flows of spatial association rule data mining. During two-direction spatial association rules mining, an algorithm is proposed to get non-spatial itemsets. By virtue of spatial analysis, the spatial relations were transferred into non-spatial associations and the non-spatial itemsets were gotten. Based on the non-spatial itemsets, the Apriori algorithm or other algorithms could be used to get the frequent itemsets and then the spatial association rules come into being. Using spatial DB, the spatial association rules were gotten to validate the algorithm, and the test results show that this algorithm is efficient and can mine the interesting spatial rules.     

Research on spatial association rules mining in two direction

In data mining from transaction DB, the relationships between the attributes have been focused, but the relationships between the tuples have not been taken into account. In spatial database, there are relationships between the attributes and the tuples, and most of the associations occur between the tuples, such as adjacent, intersection, overlap and other topological relationships. So the tasks of spatial data association rules mining include mining the relationships between attributes of spatial objects, which are called as vertical direction DM, and the relationships between the tuples, which are called as horizontal direction DM. This paper analyzes the storage models of spatial data, uses for reference the technologies of data mining in transaction DB, defines the spatial data association rule, including vertical direction association rule, horizontal direction association rule and twodirection association rule, discusses the measurement of spatial association rule interestingness, and puts forward the work flows of spatial association rule data mining. During twodirection spatial association rules mining, an algorithm is proposed to get nonspatial itemsets. By virtue of spatial analysis, the spatial relations were transferred into nonspatial associations and the nonspatial itemsets were gotten. Based on the nonspatial itemsets, the Apriori algorithm or other algorithms could be used to get the frequent itemsets and then the spatial association rules come into being. Using spatial DB, the spatial association rules were gotten to validate the algorithm, and the test results show that this algorithm is efficient and can mine the interesting spatial rules.     

数据融合技术在火灾报警系统中的应用研究

提出了一种基于现场总线的神经网络和模糊推理的多传感器数据融合技术,对所采用的数据融合技术进行了详细介绍。模拟实际输入信号的仿真结果证明,采用神经网络BP算法和模糊推理的多传感器数据融合技术能够准确预报火灾,有效降低误报率,达到了预期效果。     

基于数据挖掘的SP企业后继发展策略研究

运用数据挖掘技术中的关联规则,对某SP公司的业务数据进行了深入分析,得出了用户量与消费指数之间的正相关趋势,并结合实践中的经验,对公司的后继发展提出了相应对策．