
基于冗余数据的虚假点去除算法 (2011年)
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简介:
本文提出了一种基于冗余数据分析的新型虚假点去除算法,有效提高了数据清洗的准确性和效率,为大数据处理提供了新的解决方案。
在复杂环境下进行多站多目标的无源交叉定位时常遇到虚假定位点的问题。随着测向站点数量及目标数目的增加,虚假点的数量会急剧上升,使得正确关联变得更加困难。为解决这一难题,我们提出了两种基于冗余信息的虚假点消除算法:通过选择性地利用方位角或时差冗余数据进行数据分析与处理,以确保在一定正确的数据关联率的基础上减少直接使用所有测向站的数据所带来的计算负担问题。
仿真结果显示这两种方法都是有效的。特别是基于时间延迟差异(时差)冗余信息的虚假点消除算法,在时间测量误差小于0.5毫秒的情况下,其正确关联率均高于其他方法。
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