【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金“基于区间分析技术的随机集多扩展目标跟踪关键技术研究”（61571458）
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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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