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面向扩展目标跟踪的网格聚类量测划分方法
1
作者
唐孟麒
李波
郝丽君
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2022年第4期806-813,共8页
针对扩展目标跟踪中量测集划分困难及目标数目估计不准的问题,提出了一种面向扩展目标跟踪的网格聚类量测集划分方法。首先,由目标之间的时空关联性,将当前时刻的量测划分为存活目标量测与新生目标量测。然后,针对高斯混合概率假设密度...
针对扩展目标跟踪中量测集划分困难及目标数目估计不准的问题,提出了一种面向扩展目标跟踪的网格聚类量测集划分方法。首先,由目标之间的时空关联性,将当前时刻的量测划分为存活目标量测与新生目标量测。然后,针对高斯混合概率假设密度滤波器与扩展目标高斯混合概率假设密度滤波器,分别推导出改进的模糊C均值算法与改进的网格聚类算法用于划分存活目标量测集与新生目标量测集。仿真结果表明本文方法可实现量测集的准确划分,有效完成扩展目标跟踪,避免了漏检与过检。
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关键词
扩展
目标
量测集
网格聚类
时空关联
模糊C均值
存活目标
新生
目标
概率密度假设
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职称材料
题名
面向扩展目标跟踪的网格聚类量测划分方法
1
作者
唐孟麒
李波
郝丽君
机构
辽宁工业大学电子与信息工程学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2022年第4期806-813,共8页
基金
辽宁省自然科学基金面上项目(2020-MS-292)
国家自然科学基金面上项目(51679116).
文摘
针对扩展目标跟踪中量测集划分困难及目标数目估计不准的问题,提出了一种面向扩展目标跟踪的网格聚类量测集划分方法。首先,由目标之间的时空关联性,将当前时刻的量测划分为存活目标量测与新生目标量测。然后,针对高斯混合概率假设密度滤波器与扩展目标高斯混合概率假设密度滤波器,分别推导出改进的模糊C均值算法与改进的网格聚类算法用于划分存活目标量测集与新生目标量测集。仿真结果表明本文方法可实现量测集的准确划分,有效完成扩展目标跟踪,避免了漏检与过检。
关键词
扩展
目标
量测集
网格聚类
时空关联
模糊C均值
存活目标
新生
目标
概率密度假设
Keywords
extended target
measurement set
grid clustering
time-space correlation
fuzzy C-mean
survival target
newborn target
probability hypothesis density
分类号
TN713 [电子电信—电路与系统]
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向扩展目标跟踪的网格聚类量测划分方法
唐孟麒
李波
郝丽君
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2022
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参考文献
引证文献
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