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摘要:
提出了一种新的基于模糊聚类的多目标跟踪算法,该算法通过模糊聚类得到测量点迹与目标预测位置之间的隶属度,并将其作为权值系数对有效回波的信息量进行加权,来实现目标的状态估计的更新.仿真结果表明,传统算法在多目标密集时易产生关联错误而导致跟踪发散,新算法通过加权过程保证了对多目标的高精度跟踪.
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一种实时多目标跟踪的新算法
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数据融合
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多目标跟踪
联合数据关联
确认矩阵
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计算量
一种基于模糊学习子群的多目标粒子群算法
多目标粒子群算法
模糊学习
自适应子群
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 一种新的基于模糊聚类的多目标跟踪算法
来源期刊 系统工程与电子技术 学科 工学
关键词 数据关联 跟踪 模糊聚类 多目标融合
年,卷(期) 2006,(9) 所属期刊栏目 电子技术
研究方向 页码范围 1332-1334,1352
页数 4页 分类号 TN953
字数 3203字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1001-506X.2006.09.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何子述 电子科技大学电子工程学院 198 2072 22.0 35.0
2 程婷 电子科技大学电子工程学院 32 244 10.0 14.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据关联
跟踪
模糊聚类
多目标融合
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统工程与电子技术
月刊
1001-506X
11-2422/TN
16开
北京142信箱32分箱
82-269
1979
chi
出版文献量(篇)
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