文件名称:论文研究-基于SNN-AP聚类的扩展目标量测集划分方法.pdf
文件大小:1.1MB
文件格式:PDF
更新时间:2022-08-11 20:28:49
扩展目标,量测集划分,近邻传播,SNN相似度
针对杂波环境下且量测密度差别较大的多扩展目标量测集划分问题,引入近邻传播聚类技术,提出了一种新的量测集划分算法。该算法首先采用局部异常因子检测对量测为杂波的程度进行度量,通过设定阈值的方法进行杂波滤除;同时对于目标量测密度差别较大的问题,引入一种基于共享最近邻的相似度度量方法;考虑了周围量测的影响,通过迭代传递两个信息量逐步寻找聚类中心,避免了对初始聚类个数的选择。仿真实验表明,与传统量测集划分算法相比,所提算法在保证扩展目标跟踪性能的同时,有效减少了算法的运算时间。