基于谱聚类的自适应新生目标强度状态提取

摘要：

由于K均值算法易受噪声干扰且对初始粒子的选取较为敏感, 在进行PHD状态提取时, 难以获得稳定可靠的状态估计结果.对此, 提出基于谱聚类的自适应新生目标强度状态提取方法, 运用核密度估计理论和mean-shift算法二次估计PHD, 提取滤波分布的峰值位置作为各个目标状态的估计值进行目标状态的提取.实验结果表明, 改进后的算法相比原始算法在精度上有了明显提高.

关键词：高斯粒子PHD滤波、自适应新生目标强度PHD滤波、mean-shift算法、状态提取、谱聚类

所属期刊栏目：40

分类号：TP391;TN953(计算技术、计算机技术)

资助基金：北京市科技厅计划基金项目201602128

在线出版日期：2019-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：874-878