概率假设密度滤波的谱聚类目标状态提取方法

• 作者: 张慧 闫小喜 韩崇昭
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 多目标状态估计 概率假设密度 状态提取 谱聚类 Nystr(o)m逼近
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 页码范围: 1-5,118
• 分类号: TP274
• 语种: 中文

摘要

提出了一种谱聚类目标状态提取方法来实现概率假设密度(PHD)滤波中序贯蒙特卡罗(SMC)实现方式的多目标状态估计.该方法利用PHD滤波SMC实现方式输出的大量的加权粒子点间的相似度关系建立相似矩阵,通过变换得到拉普拉斯矩阵,进而对拉普拉斯矩阵进行特征分解,以实现粒子点的聚类,再在每类中寻找粒子的聚类点作为多目标状态的估计值,同时为了减小计算量,利用Nystr(o)m逼近方法求解特征向量.仿真实验表明,PHD滤波的谱聚类目标状态提取方法的估计精度比k均值目标状态提取方法提高了60％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩崇昭	西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室	349	5634	35.0	59.0
10	闫小喜	西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室	6	18	3.0	4.0
14	张慧	西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室	32	145	7.0	11.0