跟踪门对多目标跟踪系统性能的影响

讨论了密集目标环境下跟踪门门限对多目标跟踪系统性能的影响。在略去杂波的情况下,以方差压缩比作为跟踪系统性能的衡量指标,对跟踪门性能进行了理论分析。给出了矩形跟踪门配合K alm an滤波算法和PDA关联算法的仿真数据。提出了一种跟踪门门限的选取方法,将离线仿真得到的门限直接应用于跟踪系统,门限计算复杂减小,适用于对速度要求较高的跟踪系统。     

基于有效预测区域的模糊数据关联

多目标多传感器跟踪系统由数据关联和目标状态估计两部分组成,数据关联是多目标跟踪系统研究的核心。数据关联和目标状态估计两部分既有一定的独立性又有密切的联系,而将两部分合理地结合对提高跟踪系统的性能是重要的。该文以跟踪目标的有效预测区域为依据,利用基于Mahalanobis距离的模糊均值聚类方法解决数据关联问题,在一定程度上将数据关联和目标状态估计两个不同的过程相结合,仿真计算说明了其有效性。     

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。     

一种改进的联合概率数据关联算法

针对联合概率数据关联算法在跟踪多机动目标时跟踪精度不高、计算量较大等问题,提出了一种新的联合概率数据关联算法。引入"当前"统计模型,并针对"当前"统计模型中机动频率和加速度方差不能自适应调整的问题进行了改进,实现了机动频率和加速度方差自适应。针对联合概率数据关联算法在跟踪多机动目标时,随着目标数的增多,算法计算量急剧增大的问题,提出了改进算法。改进算法避开了联合概率数据关联算法中由确认矩阵计算关联矩阵的过程,直接从确认矩阵计算关联概率。仿真实验结果表明:所提算法有效提高了多目标的跟踪精度,降低了算法计算量。     

基于灰关联无源多目标跟踪系统航迹关联算法

目前分布式无源多目标跟踪系统的航迹关联算法基本上照搬多传感器数据融合的理论,仅利用目标的状态信息.文中利用了目标的多特征信息(载频、脉宽、脉冲重复间隔等),应用灰关联理论,提出了一种基于灰关联的分布式无源多目标跟踪系统的航迹关联算法.由于利用了目标多特征信息,算法具有关联速度快、正确率高、而且能够适应密集目标环境的优点.仿真实验证明该算法的航迹关联效果明显优于加权航迹关联算法.     

基于模糊神经系统的多传感器数据融合算法

将自适应模糊神经推理系统(ANFIS)和卡尔曼滤波器应用于目标跟踪系统中,构成多传感器数据融合算法。该算法假设在目标运动过程中,过程噪声和测量噪声是相互独立的高斯白噪声序列。使用ANFIS分别对目标的加速度和测量噪声的方差进行估计,通过卡尔曼滤波器获得目标后验状态,最终由神经网络对多传感数据进行融合得到系统输出。仿真结果表明,该算法可以通过自适应调整跟踪参数有效地防止目标丢失。     

基于自动机模型数据关联性能评估算法

提出了一种基于自动机理论的性能评估方法,通过在有限自动机模型中增加描述观测的时间序列,来扩展其对数据关联过程的表达能力;使用时序有限自动机模型来描述关联处理算法的模型;使用带时间属性的字符串表示目标航迹。对数据关联的时序有限自动机模型进行一致性和可达性分析,并在此基础上给出了性能评估算法。实验结果证明该方法可以有效地评价关联算法的性能。     

基于灰关联分析-模糊推理的目标关联技术

提出了灰关联分析与模糊推理相结合的方法,称为GCA-FDM。GCA-FDM主要用于低时间分辨率的战术机动目标之间的关联。选取航天监测信息中相对稳定的目标属性特征作为基本的关联参量,计算目标间的关联度,以此作为目标关联的判决依据。同时,综合考虑当前战场各方面信息,利用模糊推理方法,对灰关联结果进行修正,从而能够得到更好的结果。GCA-FDM对目标样本数量没有太大的要求,具有广泛的实用性,弥补了经典关联算法在低时间分辨率目标关联中的不足。通过一个应用案例详细说明了GCA-FDM算法的操作过程。     

测向交叉定位系统的动态航迹起始算法

提出了一种两站测向交叉定位系统多目标跟踪的动态航迹起始算法。该算法根据启发式规则消除一部分虚假定位点,用Hough变换法检测出所有直线航迹,再利用逻辑法起始真实目标的航迹。对存在虚警、漏检和目标数量未知的复杂环境的仿真研究,证明了该算法的有效性。讨论了新算法由两站系统推广到多站系统的方法,避免了多站测量数据关联的NP完全问题。     

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。     

基于数据仓库的数据挖掘技术

从数据挖掘的产生出发到发展的各个分支 ,讨论了各种数据挖掘方法的特点和应用对象 ,介绍典型的算法 ,它们的优化改进和变形 ,并分析数据挖掘的将来面临的问题及发展方向     

一种有效产生关联规则的方法

在大型数据库项目之间发现关联规则是一个重要的数据挖掘问题，而挖掘出的关联规则数目常常是巨大的。该文介绍了原关联规则的概念，证明了传统算法挖掘出的关联规则集中的任何规则，均可以由原关联规则导出，而原关联规则的数目远远小于传统算法挖掘出的关联规则数目。文中给出产生原关联规则的算法并举例说明算法的执行过程。     

隐私保护关联规则挖掘的一种改进方法

VSS-MASK算法使用数据随机化方法对原始数据进行数据变换,采用纵向结构组织数据与只提交变换后为'1'的数据组成的数据表的方法,克服了原MASK算法中横向组织数据造成的数据稀疏性强、通用性差的缺点,并通过试验证明了VSS-MASK算法效率的提升.     

Microsoft关联规则在高校图书馆中的应用

将数据挖掘引入到图书管理系统中,是高校图书馆发展的必然趋势。利用SQL Server 2005的Microsoft关联规则对高校图书馆的图书借阅信息进行数据挖掘,发现读者的阅读兴趣,找出读者借阅文献之间的关系和规则,可以提高图书资源的利用率,并为高校图书馆开展个性化服务提供指导性建议。     

商务智能系统中两种改进的关联规则挖掘算法

根据日常商务数据的特点,提出了商业应用系统中进行数据挖掘的改进的Apriori算法和对点击流数据进行挖掘的改进的多支持度关联规则算法,并结合具体实例进行了分析.分析结果表明,2种改进的算法可以有效地提高系统数据挖掘的效率.     

关联规则在学生成绩分析中的应用

采用关联规则的apriori算法，对医科大学学生四年中各门课程的成绩进行分析，从而发现课程之间的联系和基础课程对专业课程的影响，为教务部门安排课程提供参考。     

大数据情境下民营企业政治关联、跨界搜寻与技术创新

开放式创新背景下,民营企业实施政治关联进而影响企业跨界搜寻和技术创新,是企业获取竞争优势和可持续发展的关键。政治关联作为我国市场经济转型过程中的一项企业非市场活动,与解决创新问题为主的跨界搜寻这一企业市场活动,共同作为资源获取的外部渠道促进了企业技术创新能力。而随着信息技术快速发展,大数据时代的到来,大数据情境对民营企业政治关联、跨界搜寻与技术创新均有正向调节作用。     

基于链表的关联规则挖掘算法

提出了基于链表的关联规则挖掘算法的基本思想，只需要扫描数据库一次．不产生候选项目集，也不使用逐层迭代的方法，利用链表的特性来提高挖掘效率．