基于快速密度峰值聚类的多扩展目标跟踪算法

姚敏

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基于快速密度峰值聚类的多扩展目标跟踪算法

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为降低杂波对量测集划分的影响,提出了一种基于快速密度峰值聚类的多扩展目标跟踪算法.首先分析不同分区对跟踪结果的影响,得到最"信息"分区的形式,然后利用快速密度峰值聚类（FDPC）算法对量测集进行划分,减少杂波对量测集划分的影响.实验结果表明,所提算法能够有效抑制杂波的影响,在保证跟踪性能损失不大的情况下大大提高了算法的计算效率,具有较好的应用价值.

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来源
《内蒙古师范大学学报（自然科学汉文版）》 |2018年第4期|282-286|共5页
作者
姚敏;
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作者单位

大同煤炭职业技术学院信息工程系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类滤波技术、滤波器;
关键词
快速密度峰值聚类; 多扩展目标跟踪; 分区; 概率假设密度滤波; 跟踪算法;

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