【摘要】：在多傳感器協(xié)同探測(cè)的應(yīng)用背景下,提出將模糊聚類算法應(yīng)用于多傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合方向,解決異構(gòu)多傳感器網(wǎng)絡(luò)由于各傳感器探測(cè)信息粒度、時(shí)空不同而造成的航跡分裂和航跡冗余現(xiàn)象;通過仿真結(jié)果表明,該算法可以減少傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法錯(cuò)關(guān)聯(lián)、漏關(guān)聯(lián)的概率,對(duì)于復(fù)雜運(yùn)動(dòng)軌跡的機(jī)動(dòng)目標(biāo)(交叉航路目標(biāo))能夠很好地進(jìn)行多傳感器測(cè)量數(shù)據(jù)的聚類,正確地進(jìn)行測(cè)量數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和融合,并進(jìn)一步在通用航空監(jiān)視管理系統(tǒng)的工程應(yīng)用中加以驗(yàn)證;該算法在通用航空監(jiān)管、物聯(lián)網(wǎng)、協(xié)同探測(cè)信息系統(tǒng)方向均有廣泛的應(yīng)用空間。
[Abstract]:Under the application background of multi-sensor cooperative detection, the fuzzy clustering algorithm is applied to the data fusion direction of multi-sensor networks to solve the problem of track splitting and track redundancy in heterogeneous multi-sensor networks caused by different sensor detection information granularity and space-time. Statistical method error correlation, missing correlation probability, for the complex trajectory of maneuvering targets (cross-path targets) can be a good multi-sensor measurement data clustering, the correct measurement data association and fusion, and further in the general aviation surveillance and management system engineering applications to verify the algorithm in general; Aviation supervision, Internet of things, and cooperative detection of information systems have wide application space.
【作者單位】： 上海航天電子通訊設(shè)備研究所;
【基金】：國家國際科技合作專項(xiàng)資助(2012DFB10200)
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5

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【相似文獻(xiàn)】

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6 余e，

本文編號(hào)：2231936