一种历史特征辅助的模糊数据关联算法

摘要

针对观测数据存在强模糊性和不确定性问题,提出了一种基于高分辨一维距离像历史特征辅助的模糊数据关联算法.首先,针对高分辨一维距离像的姿态、幅度以及时移敏感性问题,对其提取得到敏感性低的特征;然后,使用航迹起始的特征构建初始特征样本库及历史时刻的特征构建历史特征样本库,并实时更新特征样本库;采用区间熵权法确定特征权重,计算量测与目标的模糊隶属度,构建模糊矩阵;最后,基于最大模糊隶属度原则实现量测与目标的关联.实验结果表明,在目标的机动和非机动场景下,这种算法的关联性能均优于模糊关联算法,并且随着杂波密集程度的增大,两个算法的关联性能均逐渐降低,但所提算法的关联性能更好.