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提出一种空间联合概率数据关联的多目标粒子群优化(DS-MOPSO) 算法. 采用正态分布确保初始样本均匀分布, 通过采用拥挤距离和先验概率采样确立外部归档中非支配解的拥挤度来保持解的多样性; 采用Sigma 方法作为选择精英粒子策略寻找全局最优解; 利用空间联合概率数据关联动态生成每个粒子的惯性权值, 增强粒子的搜索区域, 防止算法陷入局部最优. 仿真实验结果表明, 采用所提出的算法所得到的Par...
针对不等长序列数据关联问题, 提出基于滑动窗口的最优匹配增权法不等长序列相似度度量算法. 以较短序列作为滑动窗口遍历较长序列得到一组滑动相似度, 利用这组相似度形成最优权重, 加权得到不等长序列的相似度, 并根据相似度大小对序列数据进行关联判决, 以解决截断法相似度度量仅能反映截断序列局部相似度的问题. 仿真实验验证了所提出算法对不等长序列数据关联的有效性, 并对序列长度和量测误差等因素对相似度...
提出一种激光点云数据关联决策算法. 基于判别图模型, 提取并智能管理激光点云的多重形状特征, 通过最 大伪似然学习优化局部特征和配对特征的权重; 应用最大和概率推理实现对图模型隐节点状态的估计, 进而将激光点关联映射为最大后验概率的配置回溯问题; 实验结果验证了所提出算法比传统算法具有更好的性能.
针对天波超视距雷达杂波呈现非均匀非平稳分布的特性以及由虚假杂波多而带来的虚假航迹多等问题,在Viterbi算法中引入了自适应杂波密度模型,在此基础上提出了一种基于自适应杂波密度模型的Viterbi数据关联算法(ACM-VDA).仿真结果表明,与VDA算法及 VDA-AI算法相比,ACM-VDA算法大大降低了虚假航迹的条数.

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