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I componenti principali di monitoraggio nei sistemi di fusione dati multisensore sono stime e dati di associazione. Il presente documento propone un nuovo Nearest Neighbor approccio associazione sfocata per multitarget il monitoraggio in un ambiente disordinato. Nel metodo proposto, fuzzy clustering viene utilizzato per generare una misura di rischio in sostituzione del tradizionale distanza di Mahalanobis. In primo luogo, le misure-to-tracce associazioni sono calcolate in comune tra tutti Belstaff Roma Punti Vendita gli obiettivi e tutte le misurazioni validati utilizzando il clustering fuzzy, quindi più vicino-vicino di casa di correlazione viene eseguita in base ai pesi di correlazione fuzzy. Per un dato bersaglio, la misura convalidato che ha il peso massimo di correlazione Fuzzy è utilizzato per aggiornare lo Giacche Belstaff Prezzi stato del bersaglio. L'approccio proposto determina l'associazione tra le misure e le tracce basate su un'unica matrice di correlazione, in tal modo riduce fortemente la complessità computazionale rispetto al probabilistica filtro e convenzionale sfocata associazione dei dati logici avvicina associazione dati comune. Le prestazioni del metodo proposto è valutata utilizzando simulazioni Monte Carlo e rispetto a quella dell'associazione primi vicini con distanza di Mahalanobis, convenzionale logica fuzzy associazione dati si avvicina, e probabilistico filtro associazione dati comune. I risultati mostrano che l'approccio proposto raggiunge prestazioni migliori rispetto all'associazione primi vicini con distanza di Mahalanobis e logica fuzzy metodi di associazione dati convenzionali. I risultati mostrano anche che le prestazioni del metodo proposto non è lontano dalla prestazioni del filtro congiunta associazione dati probabilistici. Passi suggeriti per l'approccio proposto per essere utilizzati per contrastare contro contatore elettronico Misure tecniche vengono anche presentati.
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