В данной статье предлагается метод распределенного отслеживания многовариантной биномиальной многозадачности на основе эффективного сопоставления тегов. Традиционное распределенное биномиальное слияние тегов предполагает, что местное многообразие тегов плотности целей уже выполнено. Однако, с учетом практических сценариев местное многообразие тегов и плотности целей независимы, так что вышеприведенное предположение нельзя гарантировать во многих приложениях. Для решения этой проблемы настоящая статья, начиная с понятия арифметического среднего дисперсии, предлагает эффективный метод сопоставления тегов и, на основе результатов сопоставления, осуществляет слияние плотности апостериорного биномиального тега. Предложенный в настоящей статье метод показывает хорошую производительность в сценариях низкой вероятности обнаружения. Кроме того, для обеспечения согласованности и полноты результатов слияния, вся процедура слияния разделена на следующие 4 этапа: предварительное слияние, подтверждение тегов, дополнение плотности апостериорной вероятности и проверка уникальности. В сценариях сложного нелинейного многовариантного отслеживания (MTT) подтверждается производительность предложенного метода распределенного слияния биномиальных меток.

Распределенное многозадачное многовариантное отслеживание; Фильтр биномиальных меток; Среднее арифметическое слияния; Сопоставление тегов