一种基于Map/Reduce的并行化敌我识别信号关联方法

• 作者: 刘勇
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: 敌我识别 大数据 信号聚类 信号关联
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程
• 页码范围: 1272-1277
• 页数: 6页
• 分类号: TN971
• 字数: 3655字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2017.11.008

摘要

随着敌我识别侦察装备的广泛部署,其侦察数据呈现爆炸式增长,多源且复杂的海量信号侦察数据对后端数据分析提出了较高要求.针对传统敌我识别信号关联分析方法速度慢、效率低的问题,通过研究其关联流程的可拆分特性,提出了一种基于Map/Reduce的敌我识别信号聚类和关联分析方法,将传统敌我识别信号关联分析流程进行方位和时间拆解,在大数据平台上进行分布式并行计算,大幅提升了大数据量情况下的关联分析效率.实验结果表明,在数据量达到108条以上时,所提方法比传统方法计算效率高10倍以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘勇		5	5	2.0	2.0