基于Mean Shift算法的多目标识别与仿真

目标识别是现代电子战中分析敌我的重要手段之一,对目标识别对抗系统进行多目标识别的分析研究具有重要意义。基于Mean Shift算法的原理,提出一种改进的聚类算法来进行目标识别对抗系统的多目标识别,它能够在聚类的同时诊断出复杂环境下的干扰数据点,同时相对于DBSCAN方法,能够避免数据边界点造成的聚类效果不佳,从而进行系统的多目标识别。