孙贵东,关 欣,常 进,张 婕

(1.海军航空工程学院电子信息工程系,山东烟台264001;2.海军航空工程学院通信站,山东烟台264001)

0 引言

传感器类型不同会产生异类量测数据[1-9],增加了信息融合的不确定性,序列数据和区间数[10-13]作为不确定性数据的重要表现形式在数据关联领域值得研究。由于序列数据和区间数据在数据类型上的限制,使得传感器探测到的序列类型数据无法直接和区间数据进行关联,所以关于序列、区间异类数据类型的关联研究是必要的,能够有效地解决异类数据导致的数据关联的不确定性,提高关联率。序列、区间异类数据的关联在传感器数据关联领域研究的相对较少,现有的方法大多是同型数据的关联方法,所以本文从两种类型数据之间的不确定性度量入手,首先对序列数据进行区间转化,使得异类数据同型化,再从区间多属性关联理论[14-30]的角度出发,采用区间关联度作为关联指标进行数据关联。其中,基于序列数据的频率分布函数进行序列、区间异类数据同型转化,用转化后的区间数据组来表示序列数据。最后通过仿真实例,验证了该方法在序列、区间异类数据关联上的合理性和优越性,得到了合理的关联结果。

1 序列、区间同型转化

1.1 序列、区间的描述

定义序列为

式中,Si表示序列的第i个分量,n为序列的长度。

记区间数为

也可以记为

式中,a-=a-Δ,a+=a+Δ,a-≤a+,特别地当a-=a+时,区间数A退化为实数。

1.2 频率分布函数

对于长度为n的序列S,利用统计……