模糊聚类信息融合算法在异构多传感器网络中的应用  

Fuzzy Data Association and Fusion Approach in Netted Heterogeneous Sensor Environment

作　　者：王锦 肖勇 

机构地区：[1]上海航天电子通讯设备研究所,上海201109

出　　处：《计算机测量与控制》2014年第10期3282-3284,共3页Computer Measurement &Control

基　　金：国家国际科技合作专项资助(2012DFB10200)

摘　　要：在多传感器协同探测的应用背景下,提出将模糊聚类算法应用于多传感器网络的数据融合方向,解决异构多传感器网络由于各传感器探测信息粒度、时空不同而造成的航迹分裂和航迹冗余现象;通过仿真结果表明,该算法可以减少传统统计学方法错关联、漏关联的概率,对于复杂运动轨迹的机动目标(交叉航路目标)能够很好地进行多传感器测量数据的聚类,正确地进行测量数据的关联和融合,并进一步在通用航空监视管理系统的工程应用中加以验证;该算法在通用航空监管、物联网、协同探测信息系统方向均有广泛的应用空间。In order to solve the data association and fusion approach problem in Netted Heterogeneous Sensor Environment, data associa- tion algorithm by exploiting the theory of fuzzy data fusion is proposed. Simulated results and further project validation show that different observational data from Multi--sensors can be associated correctly and the disadvantages of the conventional statistics judgment can be over- come. The algorithm would widely be applied in General Aviation, Internet of Things and coordinated detection system.

关 键 词：协同探测 多源信息融合 模糊聚类算法 

分 类 号：TP273.4[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]