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DEGREE:一种基于Delaunay三角的任意群目标外形识别方法
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作者 李天成 严瑞波 +1 位作者 成明乐 李固冲 《航空兵器》 CSCD 北大核心 2024年第2期123-130,共8页
集群目标相比单一甚至多目标表现出复杂时变集群特性,其外形估计与评价颇具挑战性。针对任意形状的集群目标外形估计与评价难题,本文提出了一种基于数据驱动的多传感器集群目标群形状建模与识别方法,以及一种群目标外形拟合度评判指标... 集群目标相比单一甚至多目标表现出复杂时变集群特性,其外形估计与评价颇具挑战性。针对任意形状的集群目标外形估计与评价难题,本文提出了一种基于数据驱动的多传感器集群目标群形状建模与识别方法,以及一种群目标外形拟合度评判指标。所提算法由三个部分组成:首先,采用信息洪泛(Flooding)方法实现强连接的多传感器对视场中目标信息的采集与传播;其次,采用密度峰值聚类实现观测数据的聚类;最后,采用改进Delaunay三角网络算法实现群目标外形的拟合。所提群外形拟合度指标可用于对群目标外形估计准确度定量评价。通过与超曲面、随机矩阵等经典方法进行比较,证实了所提出算法的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 群目标 传感网络 Delaunay三角网络 超曲面 随机矩阵
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