作者：李素,王运锋 单位：中国西南电子技术研究所 出版：《电讯技术》2018年第03期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDATE2018030110 DOC编号：DOCDATE2018030119 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对分布式多传感器航迹关联的特点，考虑采用K-means聚类的航迹关联算法。将来自各传感器的局部航迹与系统航迹进行关联，并将系统航迹作为初始聚类中心，避免了K-means算法本身依赖初始值的缺陷；提出将系统航迹与局部航迹的欧式距离以及其状态向量在1范数下的距离之和作为相似度测度；设定距离门限值，减少了极端数据对聚类结果的影响，并增加多义性处理。蒙特卡洛仿真实验表明，该算法在目标密集并且目标有交叉的情况下能以较小的代价得到较高的平均正确关联率。同时，该算法克服了最近邻域法的局部最优特性和关联正确率高度依赖特征阈值等局限性。

    📙 相关资料

    1. 《无线传感器节点多特征组合加权K-means聚类算法》PDF+DOC 针对无线传感器节点能耗不均的问题，研究了一种多特征组合加权的K-means聚类算法。改进了传统K-means算法中聚类中心随机选择的问题，并针对各维度特征对聚类影响的不同，赋予不同特征不同的权值。采用新的算法，并为其构建对应的算法性能衡量指标，与已有算法相比，新算法效果较好，能够明显提高数据聚类效果......
    2. 《改进的动态最近邻聚类算法在传感器校正中的应用》PDF+DOC 针对动态最近邻聚类算法因中心点选取不当以及隐含层节点较少时，逼近效果不理想的问题，提出运用改进的动态最近邻聚类算法构造RBF神经网络(IDARBF神经网络)，对传感器输出特性进行校正，有效地克服了原算法存在的问题；实验表明，IDARBF神经网络具有更好的非线性校正能力，运用改进的动态最近邻聚类算法处......
    3. 《基于传递闭包聚类的多传感器航迹关联算法》PDF+DOC 在分布式多传感器数据融合系统中，航迹关联是关键技术之一，也是实现航迹融合的前提，航迹关联判定的准确性将直接影响到整个融合系统的性能.文中针对多传感器多目标航迹关联问题，提出了基于传递包模糊聚类的多传感器航迹关联算法.该算法利用基于模糊统计量的传递闭包聚类法，选择航迹的位置、速度等信息为聚类指标，对来......
    4. 《分布式多传感器多目标航迹关联处理算法研究》PDF+DOC 系统综述分布式多传感器多目标航迹处理的4种算法：序贯航迹关联算法、最近邻域航迹关联算法、K近邻域航迹关联算法，以及修正的K近邻域航迹关联算法。对这些理论方法用MatLab仿真进行理论分析实验，实验结果证明其具有可行性。...
    5. 《红外警戒系统航迹关联算法研究》PDF+DOC 针对红外警戒系统只有角度测量的情况，将传感器获取的目标角度信息转化为扭转角序列，并以扭转角作为度量单位，采用修正的K最近邻域算法(MK-NN算法)实时地实现角度航迹的关联。仿真结果表明，中等密集环境下正确关联概率在第6帧时可达95%，其计算量明显低于传统的统计检验方法，能有效地提高系统的实时性，易于......
    6. 《改进的Kohonen神经网络航迹关联算法》PDF+DOC 针对传统的航迹关联算法在运动目标交叉、分岔时，常出现错漏相关航迹且计算量随着传感器和目标数量增加而飞速增长的缺陷，提出一种改进的Kohonen神经网络航迹关联算法。该算法由聚类关联、目标状态估计、神经元优化和状态融合估计等模块组成。通过给每个竞争层神经元加上一个合适的阈值，有效避免了常规的Kohon......
    7. 《基于K-Means聚类的无线传感网分层路由算法研究》PDF+DOC 针对经典路由LEACH协议分簇不均匀的问题，本文提出基于K-Means的改进均匀分簇层次路由算法(K-LEACH)，在网络初始化时由汇聚节点采用K-Means聚类算法进行一次成簇，并利用传感网中节点的冗余度在每个簇中休眠一半的节点，网络仍然周期性运行，在每轮不再重新分簇，只是重新竞选簇首，随着网络中......
    8. 《多平台多传感器航迹关联算法研究》PDF+DOC 航迹关联是分布式多平台数据融合系统中的一项关键技术，本文探讨了机载多平台航迹关联算法及数据对准问题。...
    9. 《有限记忆ISODATA算法在航迹关联中的研究》PDF+DOC 针对多传感器多目标航迹关联的特点，提出了将基于聚类分析的ISODATA算法应用于航迹关联的解决方法。将表征航迹特征的参量构成待分类的样本空间，利用ISODATA算法对来自不同传感器的航迹进行关联。构建了基于ISODATA算法的有限记忆关联模型，利用有限步的历史航迹状态数据，有效地解决了目标密集环境下......
    10. 《基于K-means聚类的WSN异常数据检测算法》PDF+DOC 为提高无线传感器网络应用系统的可靠性，对传感器节点采集的环境数据集进行检测，提出一种改进的异常数据检测算法。采用K-means算法思想，结合无线传感器网络数据的特点，以欧式距离作为指标，比较数据点的相似度并划分聚类，根据数据点与聚类中心之间的距离区分正常数据与异常数据。实验结果表明，当数据规模超过1......

    提示：百度云已更名为百度网盘（百度盘），天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。