基于多模型的不等长序列数据关联算法

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1、2017年8月第43卷第8期北京航空航天大学学报JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsAugust2017V01．43No．8http：／／bhxb．buaa．edu．CBjbuaa@buaa．edu．caDOI：10．13700／j．bh．1001-5965．2016．0658基于多模型的不等长序列数据关联算法孙贵东1，关欣1’4，衣晓1，赵骏2(1．海军航空工程学院电子信息工程系，烟台264001；2．91934部队，义乌322000)摘要：单模型在处理不等长序列数据关联时不能兼顾计算精度、复

2、杂度和抗扰性，为此提出了基于多模型(MM)的不等长序列数据关联算法。将基于滑动窗口和动态时间弯曲(DTW)的不等长序列相似度度量模型作为MM的输入模型，以2种模型计算得到的时似变化比作为模型判断指标进行模型转换，实现了2种模型的优势互补，并得到模型的应用条件，最后输出MM作用后的不等长序列相似度，以此作为关联指标进行关联判定。仿真实验验证了MM关联算法在处理不等长序列数据关联的有效性，并对序列长度和突变率变化对关联效果的影响进行了分析。关键词：数据关联；不等长度；序列相似度；多模型(MM)；时似变化比中图分类号：TN95文献标识码：A文章编号：1001．5965(2

3、017)08—1640．07作为一种时间序列，不等长序列数据的关联是异类传感器融合必须解决的问题，其根本方法是对不等长度序列数据相似度的挖掘和度量，特别是干扰条件下量测序列出现突变点的情况。文献[1．15]相继研究了时间序列相似度的查询，形成了一系列序列度量的方法，离散傅里叶变换‘113]、奇异值分解HJ、离散小波变换[5-6]、分段合计近似"剖、动态时间弯曲(DTW)Is-is]、分段线性表示’8’“。、分段多项式表示。1副等。这些方法从不同的角度对不等长序列进行度量，在各自的变换域内取得了较好的效果，但就单个模型而言，随着序列长度变化在计算精度、复杂度和抗扰性上

4、不能兼容，比如Keogh等"1阐述了DTW的计算高精度，但是时间复杂度上存在较大的冗余。为了兼顾不等长序列相似度度量的计算精度、复杂度和抗扰性，提出了一种基于多模型(MM)的不等长序列数据度量算法，采用基于滑动窗口的不等长序列度量模型和基于DTW的不等长突变序列度量模型作为MM的输入模型，定义了时似变化比作为模型转换指标，根据时似变化比调节模型进行转换，给出了序列长度变化时的2种模型共同作用的输出结果，既保证了滑动窗口模型的快速计算，又稳定了DTW突变模型的高精度和抗扰性。最后将MM共同作用输出的不等长序列相似度作为数据关联的指标，采用最大相似度准则进行关联判决。1

5、基本概念1．1不等长序列的表示记长度为n的序列表示为S。=(S。S。⋯，S。。)‘(1)式中：s。为序列i的第J个数据值，记序列的长度为Is。I，则IS。『=n，如果ISiI≠fSiI，则称序列S。和序列s，为不等长序列。由m条序列数据组成的不等长序列数组表示为收稿日期：2016-08一10；录用日期：2016-10-28；网络出版时间：2016．11．1717：12网络出版地址：WWW．cnki．net／kcms／detail／11．2625．V．20161117．1712．003．html基金项目：国家自然科学基金(61032001)；新世纪优秀人才支持计划(N

6、CET—ll-0872)$通讯作者：E-mail：gxtongwin@163．cornB

7、用格式：孙贵东，关聩，衣晓，等，基于多模型的不等长序飘数据关联算法11]．北京航空航天大学学摄，2017，43(8)：1640—1646．SUNGD，GUANX，YIX，eta1．Dataassociationalgorithmforunequallengthsequencebasedonmultiplemodel[JJ．Jour．nalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics，2017，43f8)：1640—1646(in

8、Chinese)，第8期孙贵东，等：基于多模型的不等长序列数据关联算法1641S=(S。，S：，⋯，S。)1．2序列相似度(2)假设2条属性关系对应的不等长序列Si和记序列S。=(s∽S。⋯，s。。)和Q。=(Qn，Q∞⋯，Q。。)之间的相似度为Sim(s⋯Q)-1一≮型(3)式中：D(S。，Q；)为序列S。和Q．之间的距离度量，其定义为r“11／qD(S⋯Q)=I∑(s口一Qo)9I(4)计算过程中一般选取q=2，即Euclidean距离进行计算。D⋯。为距离度量的最大值：Dm，=max{D(Si，Q。)，i=1，2，⋯，／7,}(5)若不等长序列数组的属性权