基于CODHD聚类划分的多扩展目标跟踪算法

摘要：

杂波环境下,利用概率假设密度滤波器进行扩展目标跟踪存在量测集划分难且计算效率低的问题,提出基于层次划分密度的聚类优化(CODHD)算法对扩展目标进行量测集划分的方法.先利用自适应椭球门限的方法对量测集进行预处理,通过簇合并方式生成量测划分;计算各划分聚类质量并构造为质量曲线;将得到的聚类数和聚类中心通过模糊C-均值(FCM)运算获得量测划分.仿真结果表明,利用所提方法对量测集进行划分,能够得到准确的划分结果且计算代价得到降低.

关键词：扩展目标跟踪、量测集划分、层次划分、椭球门限、模糊C-均值

所属期刊栏目：54

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61571458

在线出版日期：2018-10-26（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：261-265