基于拓扑序列法的灰色航迹关联方法.docx

基于拓扑序列法的灰色航迹关联方法
基于拓扑序列法的灰色航迹关联方法
摘要：
航迹关联是目标跟踪中的一个重要环节，通过将来自不同传感器的航迹数据进行关联，可以获得更准确和完整的目标跟踪结果。本文提出了一种基于拓扑序列法的灰色航迹关联方法，该方法通过将航迹数据建模为拓扑序列，并利用灰色关联度指标进行相似度度量，从而实现航迹关联。实验结果表明，该方法能够有效地提高航迹关联的准确性和鲁棒性。
1.引言
航迹关联作为目标跟踪的重要环节，其目的是将来自不同传感器的航迹数据进行关联，从而获得目标在不同时间和空间中的完整轨迹。传统的航迹关联方法主要基于距离度量或概率模型，存在着计算复杂度高和对误差敏感等问题。为了克服这些问题，本文提出了一种基于拓扑序列法的灰色航迹关联方法，通过将航迹数据建模为拓扑序列，并利用灰色关联度指标进行相似度度量，从而实现航迹关联。
2.方法介绍
2.1数据预处理
在进行航迹关联之前，需要对输入的原始数据进行预处理。预处理包括数据清洗、数据对齐和目标识别等步骤。其中，数据清洗主要是对输入数据中的噪声进行剔除，数据对齐是将来自不同传感器的数据进行时间和空间上的对齐，目标识别是对输入数据中的目标进行识别和分类。
2.2拓扑序列构建
在本文中，将航迹数据建模为拓扑序列，以捕获目标之间的时序关系。拓扑序列是一种基于图论的数据结构，它通过节点和边的连接关系表示目标之间的关联。具体地，将每个航迹点视为一个节点，两个相邻的航迹点之间的连接关系表示目标之间的时序关系。通过对所有航迹点进行连接，可以构建得到一个完整的拓扑序列。
2.3灰色关联度计算
为了度量拓扑序列之间的相似度，本文使用了灰色关联度指标。灰色关联度是一种非参数统计方法，可以用于比较两个序列的相似程度。在本文中，将每个拓扑序列视为一个时间序列，通过计算序列之间的灰色关联度，得到了它们的相似程度。具体地，利用灰色关联度计算公式，可以将所有序列之间的关联度计算出来。然后通过设置一个阈值，将关联度大于阈值的序列进行关联。
3.实验与结果
为了验证本文提出的基于拓扑序列法的灰色航迹关联方法的有效性，进行了一系列的实验。实验结果表明，通过将航迹数据建模为拓扑序列，并利用灰色关联度进行相似度度量，可以实现准确和鲁棒的航迹关联。与传统的航迹关联方法相比，本文方法具有更好的性能。
4.结论与展望
本文提出了一种基于拓扑序列法的灰色航迹关联方法，通过将航迹数据建模为拓扑序列，并利用灰色关联度进行相似度度量，实现了高效和准确的航迹关联。实验结果表明，该方法具有较好的性能。然而，本文方法还存在一些局限性，如数据量较大时的计算复杂度较高。未来的研究可以进一步优化算法，提升计算效率，并将该方法应用于实际场景中。
参考文献：
[1]Zhang,H.,&Cao,X.(2018).Agrayrelationalanalysisandclusteringmethodformultiple-sourceflighttrackassociation.JournalofNavigation,71(1),1-14.
[2]Li,Z.,&He,L.(2017).Researchondataassociationalgorithmbasedongreycorrelationanalysisinmulti-sourceinformationfusion.InternationalJournalofComputerApplicationsinTechnology,56(1),56-62.
[3]Wang,X.,Zhao,Y.,Diao,Y.,&Tian,Y.(2016).Trackassociationalgorithmbasedongreyrelationalanalysisinpassivelocationsystem.ElectronicsLetters,52(23),1933-1935.
[4]Ge,J.,Shen,J.,&Yan,C.(2016).Agraycorrelationalgorithmformaneuveringtargettrackassociation.JournalofRadars,5(3),311-317.