数据关联的时序有限自动机模型的建模方法

介绍了一种用时序自动机为数据关联问题建模的方法,对数据关联问题的研究方法做了新的尝试。目前有多种数据关联算法,对这些方法的分析和评价成为急于解决的问题。鉴于观测信息的时序性,该文以有限自动机(FA)为基础,将时间序列引入到有限自动机中,定义了时序有限自动机(TFA),建立了数据关联(DA)的时序有限自动机模型,用于判断关联算法得到的航迹准确性。

数据融合系统的时序有限自动机模型及性能分析方法

数据融合系统的各种算法是当前研究的热点问题,但缺乏有效数学工具对数据融合系统进行描述和分析.本文提出了时序有限自动机,用它建立数据融合系统的形式化模型,并且给出了时序有限自动机模型的可达性分析方法,用于分析数据融合系统的性能和行为.同时,给出了建立时序有限自动机模型和数据融合系统的正确性和实时性分析算法.

基于UPPAAL的数据关联时序有限自动机模型验证

对数据关联过程建立了时序有限自动机模型,时序有限自动机时钟变量只取整数值,从而减小数据关联过程生成的状态空间。在一定的时间约束下,使用模型检测工具UPPAAL对所建模型的关键性质——关联准确性进行了分析和验证。检测结果验证了利用UPPAAL进行数据关联准确性分析的可行性。

基于自动机模型数据关联性能评估算法

提出了一种基于自动机理论的性能评估方法,通过在有限自动机模型中增加描述观测的时间序列,来扩展其对数据关联过程的表达能力;使用时序有限自动机模型来描述关联处理算法的模型;使用带时间属性的字符串表示目标航迹。对数据关联的时序有限自动机模型进行一致性和可达性分析,并在此基础上给出了性能评估算法。实验结果证明该方法可以有效地评价关联算法的性能。