matlab航迹关联
轨迹预测 matlab
轨迹预测 matlab在MATLAB中，轨迹预测是一项重要的任务，它可以用来预测物体或者系统的运动轨迹。
通过分析历史轨迹数据，我们可以利用各种算法和模型来预测未来的轨迹，从而为我们提供有关物体行为的更多信息。
我们需要收集物体的历史轨迹数据。
这些数据可以是物体在一段时间内的位置坐标，也可以是其他相关的运动信息。
收集到的数据应该包括足够的样本来确保预测的准确性，同时还需要考虑数据的质量和准确性，以排除异常值和噪声的影响。
接下来，我们可以使用MATLAB中的各种预测模型和算法来分析历史轨迹数据并进行预测。
常见的方法包括线性回归、支持向量机、神经网络等。
这些方法可以根据历史数据的特点和需求来选择，以达到最佳的预测效果。
在使用这些模型和算法进行预测时，我们需要考虑一些因素。
首先是模型的选择和参数的调整，这需要根据具体的应用领域和数据特点来进行。
其次是特征工程，即提取和选择对预测任务有用的特征。
这些特征可以是物体的位置、速度、加速度等，也可以是其他与运动轨迹相关的信息。
当我们完成了模型的训练和参数的调整后，就可以使用预测模型来进行轨迹预测了。
我们可以输入当前的位置坐标和其他相关信息，然后通过模型来预测未来的轨迹。
预测的结果可以是一个位置序列，也可以是其他与轨迹相关的信息，如速度、加速度等。
我们需要评估预测结果的准确性和可靠性。
这可以通过计算预测结果与实际观测值之间的误差来进行。
常见的评估指标包括均方根误差、平均绝对误差等。
通过评估结果，我们可以了解模型的性能，并根据需要进行进一步的改进和优化。
轨迹预测是一项重要的任务，可以帮助我们预测物体或系统的运动轨迹。
在MATLAB中，我们可以利用各种模型和算法来进行轨迹预测，并通过评估结果来优化和改进预测模型。
通过合理使用这些方法和工具，我们可以为各种应用领域提供准确和可靠的轨迹预测。
Matlab在航空航天领域的重要应用
Matlab在航空航天领域的重要应用导言航空航天是现代科技发展的重要领域之一，涉及到飞行器设计、导航、制造、控制等多个方面。
在这个高度技术密集和复杂的领域中，Matlab成为了工程师和科学家们不可或缺的工具之一。
本文将重点介绍Matlab在航空航天领域的几个重要应用。
1. 飞行器设计与优化在飞行器设计和优化过程中，Matlab提供了强大的数学建模和仿真工具。
通过Matlab中的控制系统设计与分析工具，工程师们可以模拟和优化飞行器的姿态、稳定性和控制系统响应等关键因素。
此外，Matlab还提供了多种优化算法，可帮助工程师们针对不同的设计目标，寻找最佳的设计参数组合。
这些功能的使用，可以大大提高飞行器的性能和效率，减少设计周期和成本。
2. 航空燃油效率分析航空燃油效率是航空业可持续发展的关键问题之一。
Matlab在航空燃油效率分析中发挥了重要作用。
通过建立数学模型和仿真工具，工程师们可以评估不同飞行阶段的燃油消耗量，并优化飞行计划和操作策略。
Matlab中的优化算法和大规模数据处理功能，使得燃油效率分析更加准确和高效。
这对于航空公司来说，将帮助节约燃料成本，并减少对环境的影响。
3. 航空数据分析与故障检测航空运营中产生了大量的数据，如飞行数据、传感器数据等。
利用这些数据，可以进行飞行性能分析、故障检测和预测维护等工作。
Matlab提供了丰富的数据处理和机器学习工具，能够帮助工程师们从海量的数据中提取有价值的信息。
通过对飞行数据的建模和故障检测算法的应用，可以及时发现飞行器的异常和故障，提前采取措施，确保飞行安全和可靠性。
4. 导航与控制系统导航与控制系统是航空航天领域中关键的技术之一。
Matlab提供了丰富的控制系统设计与分析工具，如状态空间模型、PID控制器设计、自适应控制等。
通过这些工具，工程师们能够设计和优化飞行器的导航与控制系统，提高系统的稳定性和控制精度。
此外，Matlab还提供了飞行器姿态估计、轨迹规划和自主控制等高级功能，能够满足复杂的导航和控制需求。
使用Matlab进行运动轨迹分析与物体识别
使用Matlab进行运动轨迹分析与物体识别引言：在现代科技和计算机技术的发展下，人们可以利用各种软件和工具进行各种应用研究，这其中就包括了运动轨迹分析和物体识别。
本文将介绍如何使用Matlab 这一功能强大的工具进行运动轨迹分析以及物体识别的研究。
一、运动轨迹分析：1. 数据采集与处理在进行运动轨迹分析之前，首先需要采集到相关的数据。
可以使用传感器、摄像头等设备进行数据采集，并将采集到的数据导入到Matlab中进行处理。
2. 运动轨迹绘制在导入数据后，可以使用Matlab提供的绘图函数，如plot()或scatter()来将采集到的数据绘制成运动轨迹图。
通过绘制轨迹图，我们可以更直观地观察物体的运动情况。
3. 运动轨迹分析除了绘制轨迹图，Matlab还提供了丰富的分析工具。
通过计算轨迹的速度、加速度等参数，我们可以对物体的运动状态进行深入分析。
例如，可以使用polyfit()函数拟合轨迹数据，从而得到物体的运动方程及相关的运动特性。
4. 轨迹预测与模拟除了分析现有的轨迹数据，有时候我们也希望能够对未来的轨迹进行预测。
在Matlab中，我们可以使用例如least squares fitting等方法来预测物体的运动轨迹。
此外，还可以利用Matlab的仿真模块对特定场景下的运动轨迹进行模拟，并得出相应的结果。
二、物体识别：1. 图像采集与预处理在进行物体识别之前，我们首先需要采集到相关的图像数据。
可以使用摄像头或者图像采集设备进行图像采集，并将采集到的图像导入到Matlab中。
在导入图像后，我们需要对图像数据进行预处理，去除图像的噪声、增强图像的对比度等。
2. 特征提取与选择在物体识别中，特征的选择与提取是非常重要的环节。
Matlab提供了许多强大的图像处理和特征提取函数，例如SIFT、HOG等。
通过这些函数，我们可以提取图像中的关键特征，用以区分不同物体。
3. 物体分类与识别在得到了物体的特征之后，接下来就可以使用机器学习算法来进行物体的分类与识别。
一种基于多特征的多阵航迹关联方法
一种基于多特征的多阵航迹关联方法
一种基于多特征的多阵航迹关联方法，包括以下步骤：
1. 数据归一化：对不同基阵获取的目标方位信息进行归一化处理，消除不同基阵之间的量纲和量级差异。
2. 航迹关联处理：采用灰色关联算法对归一化后的目标方位信息进行航迹关联处理，得出目标方位航迹关联度。
3. 能量补偿：对不同基阵获取的目标波束输出能量信息进行能量补偿处理，消除不同基阵之间的能量差异。
4. 航迹关联处理：采用灰色关联算法对能量补偿后的目标波束输出能量信息进行航迹关联处理，得出目标能量航迹关联度。
5. 提取线谱：对不同基阵获取的目标DEMON谱进行线谱提取，得到目标
的包络谱频率信息。
6. 差值比较：对提取的包络谱频率信息进行差值比较，取各频率差值中绝对值的最小值作为多阵频率的比较值。
7. 航迹关联处理：将多阵频率的比较值作为DEMON谱信息的航迹关联度。
8. 关联度融合：通过Dempster组合规则将目标方位航迹关联度、目标能
量航迹关联度和DEMON谱信息的航迹关联度进行融合，获取多阵航迹联
合关联度。
9. 航迹选择：依据联合关联度对关联航迹进行选择，选取关联度最高的航迹作为最终关联结果。
相比于纯方位航迹关联方法，多特征航迹关联方法能够综合考虑目标方位、能量和DEMON谱等多方面的特征信息，从而优化关联质量，提高正确关联率。
多传感器航迹关联算法研究
感器 跟踪 系统具有 可视范 围广 、 据采集 量 大 、 数 相
０ 引 言
为 了对 目标进 行 准 确跟 踪 ， 须 获得 目标 尽 必 可能 多 的信 息 ， 果 只 利用 单 传感 器 设计 跟 踪 系 如
统 ， 精确度 、 策 正确 度 、 棒性 都 有 限 。多 传 则 决 鲁
李相 平 章 力 强 应 涛 ， 韩 红斌 ’ ，
（ 军航空 工程学 院 ，山东 烟 台 ２ ４ ０ ） 海 ６ ０ １
摘
要 ： 迹 关 联 是 多传 感 器 目标 跟 踪 系统 进 行 航 迹 融 合 的 基 础 ， 对 目标 进 行 连 续 跟 航 是
踪 的关键技 术之 一 。在介 绍基 于概 率统计 的传统航 迹 关联 算 法 的基础 上 ， 阐述 了一 种基 于 小
第４ 期
李相 平 ， ： 等 多传 感 器航 迹 关联 算法研 迹 融 合
图 １ 分 布式 融 合 跟 踪 系统 结 构
代 表 同一个 目标 ， 就是 航迹 与航 迹 的关联 问题 。 这
加计 算负 担和 存 储 量 ， 且 可 获得 比加 权 法更 好 并 的效 果 ， 因为 它不但 考 虑 了整个 航 迹历史 ， 而且在 算法 中可 以进 行多 义性 处理 和航迹 质量 管理 。
波 变换 和 多分辨 率分析 的序贯航 迹 关联 新算 法 ， 通过 Ｍａｌｂ仿真说 明该 新算 法在性 能上较传 ｔ ａ
统 方法有较 大改善 。
关 键 词 ：多 传 感 器 ； 迹 关联 ；小 波 变换 ；分 辨 率 航 中 图 分 类 号 ：Ｔ ７ ５ ３ Ｊ ６ ． 文献标识 码 ： Ａ
收 一 日期 ｌ００ ０ —２ ２１－ ９ １ 作者筒介ｌ 李相 平 （９ ３ ） 男 ， 授 ； 力 强 （ ９ ６ ） 男 ， １６一 ， 教 章 １８ 一 ，
Matlab中的运动轨迹分析与行为识别技巧
Matlab中的运动轨迹分析与行为识别技巧随着科学技术的快速发展以及深度学习的兴起，对运动轨迹分析和行为识别技术的需求越来越大。
Matlab作为一种强大的科学计算工具，在运动轨迹分析和行为识别领域有着广泛的应用。
本文旨在分享一些Matlab中的运动轨迹分析与行为识别的技巧，帮助研究人员和从业者更好地利用Matlab进行相关工作。
一、数据预处理在进行运动轨迹分析和行为识别之前，首先需要对数据进行预处理。
预处理的目的是去除噪声、平滑数据以及对轨迹进行合适的变换。
Matlab提供了丰富的函数和工具箱，可以方便地完成这些任务。
例如，可以使用信号处理工具箱中的低通滤波器来去除高频噪声。
此外，还可以使用曲线拟合技术对轨迹数据进行平滑处理，以便更好地观察运动规律。
二、特征提取在运动轨迹分析和行为识别中，特征提取是一个非常重要的步骤。
通过提取代表性的特征，可以更好地描述运动轨迹的形状、速度和方向等信息，进而进行行为分类和识别。
Matlab提供了丰富的图像处理和计算机视觉工具箱，可以方便地提取运动轨迹的各种特征。
例如，可以使用形状描述符来描述轨迹的形状特征，使用方向直方图来描述轨迹的运动方向特征。
三、聚类分析聚类分析是一种常用的运动轨迹分析技术，它可以将轨迹数据分成若干个类别，每个类别代表一种不同的运动行为。
Matlab提供了多种聚类算法，如K-means、DBSCAN等，可以方便地实现聚类分析。
聚类分析的结果可以帮助我们更好地理解运动轨迹的分布情况，进而识别不同的运动行为。
四、时空模型时空模型是一种将时间和空间信息结合在一起的运动轨迹分析方法。
它可以更好地描述运动轨迹的演化过程和运动规律。
Matlab提供了丰富的模型建立和仿真工具，可以方便地构建时空模型，并对其进行仿真和分析。
通过时空模型，我们可以更好地理解和预测运动轨迹的发展趋势，从而实现更精确的行为识别。
五、机器学习机器学习是一种应用广泛的行为识别技术，它可以通过学习大量的训练数据，构建并优化分类模型，从而实现行为的自动识别。
如何使用Matlab进行卫星导航与定位
如何使用Matlab进行卫星导航与定位卫星导航与定位是一门广泛应用于航空、航海、地理信息系统等领域的技术。
在这个时代，人们越来越依赖全球定位系统（GPS）来获取准确的位置信息。
而Matlab作为一种功能强大的数学软件工具，可以帮助我们进行卫星导航与定位的模拟和算法设计。
本文将介绍如何使用Matlab进行卫星导航与定位的相关内容。
在开始之前，我们需要明确一些基础知识。
首先，我们需要了解GPS工作的原理。
GPS系统主要由卫星、地面控制站和接收器三部分组成。
卫星发送信号，接收器接收并计算信号传播的时间差来确定位置。
其次，我们需要了解GPS的信号类型。
GPS信号包括C/A码和P码两种类型，其中C/A码用于民用接收器，P码用于军用接收器。
最后，我们需要了解GPS的误差来源。
GPS的定位误差主要来自多普勒效应、大气延迟、钟差等因素。
使用Matlab进行卫星导航与定位需要用到一些特定的工具和函数。
首先，我们需要导入相应的工具箱。
Matlab提供了GPS工具箱和导航工具箱，可以帮助我们进行相关的计算和模拟。
在导入工具箱之后，我们可以使用相关函数进行卫星导航与定位的模拟和计算。
例如，可以使用gpscoordinates函数来计算卫星的位置信息，使用gps2utc函数来进行时间转换等。
在进行卫星导航与定位的模拟和计算之前，我们需要准备相关的数据。
首先，我们需要获取卫星的星历数据。
星历数据包括卫星的位置、速度和加速度等信息，可以帮助我们计算卫星的轨道和位置。
其次，我们需要获取接收器的观测数据。
观测数据包括接收器接收到的信号的时间和信号的强度等信息，可以帮助我们计算信号传播的时间差和定位误差。
最后，我们需要获取地球的几何形状数据。
地球的几何形状数据包括地球的椭球体参数和地球的地理坐标系等信息，可以帮助我们进行地球坐标和地理位置的转换。
在得到所需的数据之后，我们就可以开始使用Matlab进行卫星导航与定位的模拟和计算了。
Matlab中的关联规则挖掘方法介绍
Matlab中的关联规则挖掘方法介绍引言关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，它通过分析数据集中的项集之间的频繁关联程度，发现其中的规律和关系。
在商业领域，关联规则挖掘常用于市场篮子分析，帮助企业理解产品间的关联性，从而优化营销策略。
在本文中，我们将介绍如何使用Matlab中的工具包进行关联规则挖掘，并讨论一些应用案例。
一、数据预处理在进行关联规则挖掘之前，必须先对数据进行预处理。
这包括数据清洗、转换和归一化等步骤。
在Matlab中，可以使用数据统计、数据导入和数据清洗工具箱来完成这些任务。
首先，我们需要确认数据集的格式，并使用适当的函数来读取数据。
然后，我们可以使用数据清洗工具箱中的函数来删除重复数据、填充缺失值，并进行必要的数据转换和归一化。
二、关联规则挖掘算法Matlab提供了多种关联规则挖掘算法，包括Apriori算法、Eclat算法和FP-growth算法等。
这些算法可用于发现频繁项集，并利用频繁项集生成关联规则。
以下是对其中几种算法的简要介绍：1. Apriori算法Apriori算法是关联规则挖掘中最常用的算法之一。
它通过逐层搜索频繁项集来发现关联规则。
具体而言，Apriori算法首先生成所有的单个项的频繁项集，再通过连接和剪枝操作生成更高维度的频繁项集，直到不再有频繁项集产生为止。
2. Eclat算法Eclat算法是一种基于垂直数据存储结构的关联规则挖掘算法。
它通过对数据集进行垂直方向的投影来寻找频繁项集。
具体而言，Eclat算法将数据集按照项的不同取值进行分组，并使用交集操作来寻找频繁项集。
3. FP-growth算法FP-growth算法是一种基于前缀树（Prefix Tree）结构的关联规则挖掘算法。
它通过构建一颗FP树（Frequency Pattern Tree）来寻找频繁项集，并利用FP树生成关联规则。
具体而言，FP-growth算法首先扫描数据集，统计每个项的频次，然后根据频次构建FP树，并进行频繁项集的挖掘。
matlab机器人工具箱函数
matlab机器人工具箱函数使用Matlab机器人工具箱进行轨迹规划和控制Matlab机器人工具箱是一个常用的用于机器人建模、仿真、控制和运动规划的工具箱。
其中包含了众多函数，能够帮助用户快速完成机器人任务的规划和控制。
本文将介绍Matlab机器人工具箱的一些常用函数，包括轨迹规划、控制和运动学分析等方面。
1. 轨迹规划轨迹规划是机器人控制中的一个重要环节。
Matlab机器人工具箱中内置了许多轨迹规划函数，其中最常用的是trapezoidal和cubic spline函数。
Trapezoidal函数是一种基于梯形速度剖面的轨迹规划方法，能够保证机器人在规定的时间内从起始点到达终点，并且经过指定的路线。
使用该函数时需要指定起始点、终点、时间和最大速度等参数，例如：traj = trapveltraj(q0,qf,t,vmax,amax);其中，q0和qf是起始点和终点的位置，t是规定的时间，vmax和amax是机器人的最大速度和加速度。
Cubic spline函数是一种基于三次多项式的轨迹规划方法，能够实现平滑的轨迹规划。
该函数能够自动选择合适的多项式系数，以满足起始点、终点和速度等限制条件。
使用该函数时需要指定起始点、终点、时间和边界条件等参数，例如：[q,qd,qdd] = cubicpolytraj(q0,qf,t,qd0,qdf);其中，q0和qf是起始点和终点的位置，t是规定的时间，qd0和qdf是起始点和终点的速度。
2. 控制控制是机器人控制中的核心内容之一。
Matlab机器人工具箱中提供了许多控制函数，包括PID控制器、模型预测控制器和自适应控制器等。
PID控制器是一种基于比例、积分和微分三个控制分量的控制方法，能够实现快速响应和稳定性能。
使用该函数时需要指定比例、积分和微分系数，例如：Kp = 1; Ki = 0.1; Kd = 0.01;pidController = pid(Kp,Ki,Kd);Model Predictive Control（MPC）是一种基于模型的控制方法，能够预测机器人的未来状态，并基于预测结果进行控制。
Matlab技术在航空航天中的应用案例解析
Matlab技术在航空航天中的应用案例解析第一章：引言航空航天技术一直是人类科技进步的重要领域之一，而Matlab作为一种强大的数学建模和仿真工具，在航空航天领域中的应用也日益广泛。
本文将通过几个具体案例来探讨Matlab技术在航空航天中的应用，并解析其在提升效率、降低成本和增强安全性等方面的价值。
第二章：飞机性能计算与优化航空工程中关于飞机性能的计算和优化是常见的任务。
利用Matlab可以轻松实现对飞机性能的快速计算，并进行优化设计。
例如，在飞机气动力学研究中，可以通过编写Matlab程序来计算飞机的升力、阻力和推力等重要参数，从而评估飞机的性能。
进一步，结合优化算法，可以利用Matlab进行飞机性能的多目标优化，以实现在不同工况下的最佳飞机设计。
第三章：航天器轨迹与导航控制航天器的精确轨迹设计和导航控制是保证航天任务顺利进行的重要环节。
利用Matlab工具箱中的航天动力学建模和导航控制工具，可以实现对航天器轨迹和导航控制系统的分析与设计。
例如，在火箭发射过程中，可以利用Matlab编写程序，根据发射场地的经纬度和目标轨道的参数，计算出火箭的发射方位、速度和加速度等信息，从而实现精确的轨迹控制。
第四章：飞行机载传感器数据处理航空器和航天器上搭载的大量传感器提供了丰富的飞行数据，如温度、大气压力、速度等。
而这些数据的处理和分析对于飞行安全和预测模型的建立至关重要。
Matlab提供了强大的数据处理和分析工具，可以有效地处理和分析这些飞行数据。
例如，在飞机失事事故的调查中，通过对飞行数据进行Matlab分析，可以辅助确定事故原因并改进飞行系统的设计。
第五章：通信系统仿真与性能评估通信系统在航空航天领域中扮演着至关重要的角色。
利用Matlab可以进行通信系统的仿真建模和性能评估。
例如，在无线通信系统中，可以利用Matlab工具箱中的通信工具箱进行通信链路的建模，并通过信道仿真预测信号质量和误码率等性能指标。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
在多传感器环境中，每个传感器都收集了大量的目标航迹信息。那么，一个重要问题是如何判断来自于不同传感器的两条航迹是否代表同一个目标，这就是航迹与航迹关联问题，简称航迹关联或航迹相关问题。同时，航迹关联也包含了将不同目标区分开来的任务。在航迹本身相距较远并且没有干扰、杂波的情况下，关联问题比较简单。但在多目标、干扰、杂波、噪声和交叉、分岔航迹较多的场合下，航迹关联问题就变得比较复杂。再加上传感器之间在距离或方位上的组合失配、传感器位置误差、目标高度误差、坐标变换误差等因素的影响，使有效关联变得更加困难。用于航迹关联算法通常可分为两类：一类是基于统计的方法，另一类是基于模糊数学的方法。
基于统计的方法 基于统计的航迹关联算法是以状态的估计差作为统计量并建立统计假设，最后以给定的概率接受或拒绝假设来判定航迹是否关联，包括加权法[1-3]、独立序贯法[4]、修正法[5]、相关序贯法[4]、经典分配法[6,7]、广义经典分配法[8]、独立双门限法[9]、相关双门限法[9]、最近领域法[10]、K-NN法、修正的K领域法[11] 和广义概率数据关联[12]等。
基于模糊数学的方法 由于传感器测量误差、目标分布情况、目标运动规律及数据处理方法等因素的影响，要判断来自两个局部传感器的航迹是否对应于同一个目标，有时是很困难的，特别是在密集目标环境下或交叉、分岔及机动航迹较多的场合。对于运动平台上的传感器还存在着导航、传感器校准及转换和延迟误差等，这些误差又进一步增加了航迹关联的复杂性，这时统计方法显得力不从心，需要寻求其他方法。由于在航迹关联判决中存在着较大的模糊性，而这种模糊性可以用模糊数学的隶属度函数来表示，也就是用隶属度概念来描述两个航迹的相似程度。为此，参考文献[13-18]提出了一系列模糊航迹关联算法。基于模糊数学的方法是选定或设计关联隶属度，计算两两航迹的隶属值来确定航迹关联与否。包括模糊双门限[19]、模糊综合函数[20]、模糊综合决策[21]等方法。基于模糊数学的方法较基于统计的方法有较高的关联正确率，但是这种方法一般算法复杂度较高，致使系统负担较重。 1 A.J.Kanyuck, R.A.Singer. Correlation of Multiple-site Track Data. IEEE T-AES-6, 2(1970): 180-187 2 R.A.Singer, A.J.Kanyuck. Computer Control of Multiple Site Track Correlation. Automation, Vol.7, 1971: 455-463 3 W.R.Dizler. Aaa Demonstration of Multisensor Tracking. In Proceeding of the 1987 Tri-Service Data Fusion Symposium, June 1987: 303-311 4 何友, 陆大纟金, 彭应宁, 高志永. 多传感器数据融合中的两种新的航迹相关算法. 电子学报, 1997年第9期: 10-14 5 Y. Bar-Shalom, L. Campo. The Effect of the Common Process Noise on the Two-senor Fused-track Covariance. IEEE T-AES-22, 6(1986):803-805 6 Y. Bar-Shalom. On the Track-to-track Correlation Problem. IEEE T-AC-26, 2(1981): 571-572 7 C. B. Chang, L.C.Youens. Measurement correlation for multiple sensor tracking in a dense target environment. IEEE T-AC-27, 6(1982):1250-1252 8 何友, 彭应宁,陆大纟金. 多传感器数据融合模型评述. 清华大学学报, 1996年9月 9 何友, 彭应宁, 陆大纟金, 高志永. 分布式多传感器数据融合系统中的双门限航迹相关算法. 电子科学学刊, 1997年6期: 721-728 10 M. Kosaka, S.Miyamoto, H.Ihara. A Track Correlation Algorithm for Multisensor Integration. Proceedings of the IEEE/AIAA 5th Digital Avionics Systems Conf. , 1983:10.3/1-8 11 何友, 彭应宁, 陆大纟金. 一种新的多目标多传感器航迹相关算法. 清华大学学报, 1997年第9期: 108-113 12 潘泉,叶西宁, 张洪才. 广义概率数据关联算法. 电子学报. 2005,33(3): 467-472 13 何友.多目标多传感器分布信息融合算法研究. 博士论文, 清华大学, 1996年11月 14 刘刚, 王国宏, 何友. 多雷达航迹模糊相关中运算模型选择及仿真比较. 火控雷达技术, 1994年第3期:12-16 15 索继东. 雷达目标跟踪的研究. 博士论文, 大连海事大学, 1999.5: 44-57 16 J.F.Wilson. A Fuzzy Logic Multisensor Association Algorithm. SPIE Vol.3068, 1997:76-87 17 M. Tummala, I. Glem, S.Midwood. Multisensor Data Fusion for the Vessel Traffic System. NPS EC-96-005, 1996, USA 18 M. Tummala, S.A.Midwood. A Fuzzy Associative Data Fusion Algorithm for Vessel Traffic System. NPS EC-98-004, 1998, USA 19 何友, 陆大纟金, 彭应宁. 多目标多传感器模糊双门限航迹相关算法. 电子学报, 1998(3): 15-19 20 何友, 彭应宁, 陆大纟金, 王国宏. 基于模糊综合函数的航迹关联算法. 电子科学学刊, 1999年1期: 91-96 21 何友, 黄晓冬. 基于模糊综合决策的航迹相关算法. 海军工程大学学报, 1999年4期
选择一种基于统计的航迹关联算法与一种基于模糊数学的航迹关联算法，用Matlab实现，并比较两种算法的性能，要求实验设计初始航迹十条以上，撰写一篇论文。 目标初始航迹示例： 024681012x 1040
5
10x 104
024681012x 104
x(m)y(m) z(m)target1
target2target3target4
024681012x 1040
5
10x 104
024681012x 104
x(m)y(m) z(m)
target1target2target3target4target5
图1. 目标运动航迹 图2. 目标运动航迹（十条航迹） 传感器观测航迹示例（在初始航迹基础上加上噪音得到）：
024681012x 1040
5
10x 104
024681012x 104
x(m)y(m) sensor1
sensor2sensor3sensor4
024681012x 1040
5
10x 104
024681012x 104
x(m)y(m) sensor1sensor2sensor3sensor4
图3. 传感器观测航迹 实验结果对比图示例：
图4.三种算法的正确相关率对比
0123456x 1040
510x 104
024681012x 104x(m)y(m)z(m)
00.20.40.60.811.21.41.61.820.20.30.40.50.60.70.80.91timePC KNNFANN