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摘要:
提出一种基于特征加权的模糊聚类算法用于传感器网络中的航迹关联.该方法首先将分布式多传感器获得的航迹进行数据同化,然后通过同步采样将所有航迹映射为高维空间中的一组点集,最后通过特征加权的模糊c均值(FCM)聚类算法实现航迹的分类关联和信息融合.在聚类算法中通过ReliefF算法实现了特征权值的自动确定,自适应地考虑了不同时刻航迹位置对数据关联的不同影响.实验结果表明本文提出的航迹关联算法不仅具有良好的关联效果,而且通过特征的自适应加权提高了信息融合质量.
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文献信息
篇名 传感器网络中航迹关联的加权模糊聚类算法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 传感器网络 航迹关联 模糊聚类 特征加权FCM
年,卷(期) 2007,(z2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 148-151
页数 分类号 TP274
字数 3877字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 高新波 西安电子科技大学电子工程学院 176 3425 27.0 52.0
2 李洁 西安电子科技大学电子工程学院 51 747 14.0 26.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
传感器网络
航迹关联
模糊聚类
特征加权FCM
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