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基于有效预测区域的模糊数据关联被引量：3: 1; 作者张宇张建州游志胜《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第6期638-642,共5页; 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... 展开更多; 关键词有效预测区域多目标多传感器跟踪系统模糊数据关联; 在线阅读下载PDF 职称材料

汽车雷达多目标跟踪的模糊数据关联: 2; 作者党宏社韩崇昭《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期434-437,525,共5页; 介绍了一种量测 (新测目标 )到目标 (已知目标 )之间的模糊数据关联方法 ,将模糊聚类均值方法和决策逻辑方法相结合 ,利用Mahalanobis距离代替聚类运算中的欧氏距离 ,使量测与目标预测值之间的相似性度量更准确 ,应用决策逻辑确定量测... 展开更多; 关键词汽车雷达多目标跟踪模糊数据关联 FCM算法数值仿真; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于目标预测值模糊化的模糊数据关联算法被引量：4: 3; 作者杨力刘金梅王茂安《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2008年第3期72-76,80,共6页; 对传统模糊数据关联算法进行了分析,针对其利用最大隶属值赋值原则对目标进行跟踪时可能存在误跟或跟错的情况,提出了基于目标预测值模糊化的模糊数据关联算法。首先将预测航迹进行距离模糊化,建立联合关联区并舍去关联区以外的点迹,降... 展开更多; 关键词模糊数据关联多传感器数据融合联合关联区模糊均值聚类; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种历史特征辅助的模糊数据关联算法被引量：2: 4; 作者韩卓茜王锋 +1 位作者陈沛李卓伦《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期92-98,108,共8页; 针对观测数据存在强模糊性和不确定性问题,提出了一种基于高分辨一维距离像历史特征辅助的模糊数据关联算法。首先,针对高分辨一维距离像的姿态、幅度以及时移敏感性问题,对其提取得到敏感性低的特征;然后,使用航迹起始的特征构建初始... 展开更多; 关键词高分辨一维距离像历史特征特征提取特征辅助区间熵权法模糊数据关联关联; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于最大熵模糊聚类的快速多目标跟踪算法研究被引量：10: 5; 作者陈晓李亚安 +1 位作者蔚婧李余兴《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期629-634,共6页; 为了提高杂波环境中多目标跟踪的实时性和精确性,利用最大熵数据模糊聚类方法得到的模糊隶属度表示目标与量测之间的关联概率,同时分析了公共量测对目标的影响,引入影响因子重建互联概率矩阵,结合概率数据关联算法实现多目标的状态估计... 展开更多; 关键词多目标跟踪联合概率数据关联经验联合概率数据关联最大熵模糊聚类联合概率数据关联; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于有效预测区域的模糊数据关联被引量：3: 1; 作者张宇张建州游志胜; 机构成都航空职业技术学院计算机系四川大学计算机学院; 出处《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第6期638-642,共5页; 基金国家自然科学基金重点资助项目No. 69732010。; 文摘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。; 关键词有效预测区域多目标多传感器跟踪系统模糊数据关联; Keywords multitarget-multisensor tracking data correlation fuzzy clustering Mahalanobis distance; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名汽车雷达多目标跟踪的模糊数据关联: 2; 作者党宏社韩崇昭; 机构西安交通大学; 出处《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期434-437,525,共5页; 基金国家重点基础研究发展规划资助项目 (2 0 0 1CB3 0 940 3 ); 文摘介绍了一种量测 (新测目标 )到目标 (已知目标 )之间的模糊数据关联方法 ,将模糊聚类均值方法和决策逻辑方法相结合 ,利用Mahalanobis距离代替聚类运算中的欧氏距离 ,使量测与目标预测值之间的相似性度量更准确 ,应用决策逻辑确定量测与目标预测值的关联关系。仿真表明这种方法简单 ,在杂波环境下 ,有较高的跟踪精度 ,这种方法可以用于道路条件下。; 关键词汽车雷达多目标跟踪模糊数据关联 FCM算法数值仿真; Keywords Automotive radar, Multi target tracking, Fuzzy data association; 分类号 U495 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于目标预测值模糊化的模糊数据关联算法被引量：4: 3; 作者杨力刘金梅王茂安; 机构徐州空军学院航空弹药系; 出处《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2008年第3期72-76,80,共6页; 文摘对传统模糊数据关联算法进行了分析,针对其利用最大隶属值赋值原则对目标进行跟踪时可能存在误跟或跟错的情况,提出了基于目标预测值模糊化的模糊数据关联算法。首先将预测航迹进行距离模糊化,建立联合关联区并舍去关联区以外的点迹,降低模糊数据关联分割矩阵的维数;然后对分割矩阵运用整体最优原则,将问题转化为0-1规划问题,实现数据的模糊关联;最后对算法进行仿真,结果表明:采用新算法能有效改进传统算法的缺陷,提高数据关联的可靠度。; 关键词模糊数据关联多传感器数据融合联合关联区模糊均值聚类; Keywords fuzzy data association multi-sensor data fusion united associated area fuzzy means clustering; 分类号 TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种历史特征辅助的模糊数据关联算法被引量：2: 4; 作者韩卓茜王锋陈沛李卓伦; 机构中国人民解放军战略支援部队信息工程大学数据与目标工程学院中国人民解放军中国人民解放军战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院; 出处《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期92-98,108,共8页; 基金国家自然科学基金青年项目(61501513)。; 文摘针对观测数据存在强模糊性和不确定性问题,提出了一种基于高分辨一维距离像历史特征辅助的模糊数据关联算法。首先,针对高分辨一维距离像的姿态、幅度以及时移敏感性问题,对其提取得到敏感性低的特征;然后,使用航迹起始的特征构建初始特征样本库及历史时刻的特征构建历史特征样本库,并实时更新特征样本库;采用区间熵权法确定特征权重,计算量测与目标的模糊隶属度,构建模糊矩阵;最后,基于最大模糊隶属度原则实现量测与目标的关联。实验结果表明,在目标的机动和非机动场景下,这种算法的关联性能均优于模糊关联算法,并且随着杂波密集程度的增大,两个算法的关联性能均逐渐降低,但所提算法的关联性能更好。; 关键词高分辨一维距离像历史特征特征提取特征辅助区间熵权法模糊数据关联关联; Keywords high resolution one-dimensional range profile historical feature feature extraction feature aided interval entropy weight method fuzzy data association association; 分类号 TN953 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于最大熵模糊聚类的快速多目标跟踪算法研究被引量：10: 5; 作者陈晓李亚安蔚婧李余兴; 机构西北工业大学航海学院; 出处《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期629-634,共6页; 基金国家自然科学基金(51179157 51409214 11574250)赞助; 文摘为了提高杂波环境中多目标跟踪的实时性和精确性,利用最大熵数据模糊聚类方法得到的模糊隶属度表示目标与量测之间的关联概率,同时分析了公共量测对目标的影响,引入影响因子重建互联概率矩阵,结合概率数据关联算法实现多目标的状态估计。该算法避免了对确认矩阵的拆分,解决了联合概率数据关联算法随着目标和回波数目增加而导致的计算量爆炸性增长问题。针对不同杂波密度环境下的临近平行目标和小角度交叉目标的跟踪进行了仿真分析,仿真结果表明:最大熵模糊聚类联合概率数据关联算法是一种有效的快速数据关联算法,在密集杂波环境中跟踪性能依然优于联合概率数据关联算法和经验联合概率数据关联算法,在一定程度上可以避免航迹融合。; 关键词多目标跟踪联合概率数据关联经验联合概率数据关联最大熵模糊聚类联合概率数据关联; Keywords multi-target tracking joint probabilistic data association algorithm （JPDA） cheap joint probabilistic data association algorithm（CJPDA） maximum entropy fuzzy clustering joint probabilistic data associa- tion （MEF-JPDA） fuzzy clustering target tracking MATLAB; 分类号 TB566 [交通运输工程—水声工程] TN953 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于有效预测区域的模糊数据关联	张宇张建州游志胜	《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2001	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	汽车雷达多目标跟踪的模糊数据关联	党宏社韩崇昭	《汽车工程》 EI CSCD 北大核心	2003	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于目标预测值模糊化的模糊数据关联算法	杨力刘金梅王茂安	《探测与控制学报》 CSCD 北大核心	2008	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种历史特征辅助的模糊数据关联算法	韩卓茜王锋陈沛李卓伦	《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于最大熵模糊聚类的快速多目标跟踪算法研究	陈晓李亚安蔚婧李余兴	《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2017	10	在线阅读下载PDF 职称材料