基于二级CFSFDP的扩展目标量测集划分算法

迟珞珈; 冯新喜; 蒲磊; 曹倬

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基于二级CFSFDP的扩展目标量测集划分算法

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在扩展目标高斯混合概率假设密度滤波中,量测集的划分需要进行大量计算,导致运行效率较低.针对该问题,提出一种新的扩展目标量测集划分算法.采用局部异常因子对杂波进行滤除,将层次聚类与采用密度极点的算法相结合对量测集进行划分.实验结果表明,与距离划分、K-means++划分、DBSCAN划分算法相比,在扩展目标处于交叉和近邻2种情况时,该算法对目标的外形不敏感,在保证扩展目标跟踪性能的同时,减少了计算时间.

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来源
《计算机工程》 |2018年第5期|309-315|共7页
作者
迟珞珈; 冯新喜; 蒲磊; 曹倬;
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作者单位

空军工程大学信息与导航学院;

西安710077;

空军工程大学信息与导航学院;

西安710077;

空军工程大学信息与导航学院;

西安710077;

空军工程大学信息与导航学院;

西安710077;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
扩展目标; 局部异常因子; 强度函数; 高斯混合概率密度; 量测集划分;

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