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基于修正模糊理论和D-S证据决策的航迹关联算法
基于修正模糊理论和D-S证据决策的航迹关联算法
摘要：航迹关联算法在航空领域起着至关重要的作用，然而传统的航迹关联算法在面临复杂的环境时往往效果不佳。本文提出了一种基于修正模糊理论和D-S证据决策的航迹关联算法，该算法综合考虑了多种不确定性因素，提高了航迹关联的准确性和可靠性。实验结果表明，所提出的算法在各种环境下具有较好的性能。
1.引言
随着航空交通的发展，航迹关联算法在飞行监控和交通管理中起着关键作用。航迹关联算法的目标是通过分析和匹配航空器传感器所观测到的航迹数据，将相对应的航空器识别为同一航空器。然而，由于航空器的动态性、不确定性以及传感器噪声等因素的影响，传统的航迹关联算法在面临复杂的环境时往往效果不佳。
2.修正模糊理论
修正模糊理论是模糊理论的一种改进，它通过引入修正函数来描述概率的修正因素，从而更好地处理不确定性。修正模糊理论将评估结果映射到一个置信度上，从而量化评估的确定性和不确定性程度。
3.D-S证据理论
D-S证据理论是一种用于表示和推理不确定性的数学工具。它通过使用证据函数和模型，对不同来源的证据进行集成，从而获取更准确的结论。D-S证据理论将不确定性分为基本信任度和冲突信任度两个方面，可以有效处理多个传感器提供的不完全和相互矛盾的信息。
4.基于修正模糊理论和D-S证据决策的航迹关联算法
本文提出的航迹关联算法主要包括以下几个步骤：
（1）目标航空器检测：通过目标检测算法，从传感器数据中提取目标航空器的位置和速度信息。
（2）航迹修正：利用修正模糊理论，根据航空器的动态特征和传感器的误差特性，对目标航空器的航迹进行修正。
（3）航迹关联：通过D-S证据理论，将修正后的航迹数据与已有的航迹数据进行关联，并计算得到每对航迹之间的关联度。
（4）航迹匹配：基于关联度进行航迹匹配，将关联度高的航迹判定为同一航空器。
5.实验结果与分析
为了验证所提出的航迹关联算法的性能，本文针对不同环境下的航空器进行了实验。实验结果表明，所提出的算法在各种环境中具有较好的航迹关联准确性和可靠性。与传统的航迹关联算法相比，所提出的算法能够更准确地识别和关联航空器，提高了航空交通管理的效率和安全性。
6.结论
本文提出了一种基于修正模糊理论和D-S证据决策的航迹关联算法，该算法综合考虑了航空器的不确定性因素，提高了航迹关联的准确性和可靠性。实验结果表明，所提出的算法在各种环境下具有较好的性能。未来的研究可以进一步优化算法的性能，并将其应用于实际的航空交通管理系统中。