【摘 要】
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随着物质生活的极大丰富,越来越多的人选择乘坐飞机出行,导致飞机数量不断增加,飞行空域日趋拥挤。因此,在有限空域内更多飞机的安全飞行中,航空监视信息系统愈发重要。作为航空监视信息系统中重要的一部分,航空监视信息融合将来自多部雷达对同一目标跟踪获得的航迹数据进行合成,形成新的、精度更优的航迹。作为传统的航空监视信息融合算法,卡尔曼滤波算法存在获取准确噪声统计特性困难以及调参过程复杂等问题。而随机森林算
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随着物质生活的极大丰富,越来越多的人选择乘坐飞机出行,导致飞机数量不断增加,飞行空域日趋拥挤。因此,在有限空域内更多飞机的安全飞行中,航空监视信息系统愈发重要。作为航空监视信息系统中重要的一部分,航空监视信息融合将来自多部雷达对同一目标跟踪获得的航迹数据进行合成,形成新的、精度更优的航迹。作为传统的航空监视信息融合算法,卡尔曼滤波算法存在获取准确噪声统计特性困难以及调参过程复杂等问题。而随机森林算法具有构建简单、训练速度快以及准确率高等优点。因此,本论文提出使用随机森林算法对航空监视信息进行融合。本论文通过研究随机森林算法在航空监视信息融合中的应用,在此基础上提出了加权随机森林回归算法。通过使用卡尔曼滤波算法和随机森林算法进行单雷达监视信息融合,使用随机森林算法和加权随机森林算法进行多雷达监视信息融合,本论文设计并实现了一个航空监视信息融合系统。该系统完成了监视信息预处理、融合以及融合结果展示等功能。在目前的数据集上,本论文分别进行了单雷达监视信息融合和多雷达监视信息融合。在单雷达监视信息融合中,随机森林算法的预测精度明显优于卡尔曼滤波算法。在多雷达监视信息融合中,加权随机森林算法的融合结果略优于随机森林算法的融合结果,两种算法的误差都在80米左右,说明随机森林算法和加权随机森林算法是有效的。
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