文件名称：概率假设密度滤波的谱聚类目标状态提取方法 (2012年)
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更新时间：2024-05-26 21:10:23
工程技术 论文
提出了一种谱聚类目标状态提取方法来实现概率假设密度(PHD)滤波中序贯蒙特卡罗(SMC)实现方式的多目标状态估计．该方法利用PHD滤波SMC实现方式输出的大量的加权粒子点间的相似度关系建立相似矩阵，通过变换得到拉普拉斯矩阵，进而对拉普拉斯矩阵进行特征分解，以实现粒子点的聚类，再在每类中寻找粒子的聚类点作为多目标状态的估计值，同时为了减小计算量，利用Nystrom逼近方法求解特征向量．仿真实验表明，PHD滤波的谱聚类目标状态提取方法的估计精度比k均值目标状态提取方法提高了60％以上．