基于近邻传播聚类的多扩展目标量测集划分算法

• 作者: 刘风梅 杨金龙 王冬 葛洪伟
• 来源期刊: 雷达学报
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 多扩展目标 近邻传播聚类 量测集划分 距离划分
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 452-459
• 页数: 8页
• 分类号: TN953
• 字数: 5721字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12000/JR15003

摘要

针对杂波环境下多扩展目标量测集难以划分,且时间代价高的问题,该文引入近邻传播聚类技术,提出一种新的多扩展目标量测集划分算法.该算法先采用密度分析技术对量测集进行预处理,滤除部分杂波量测,然后引入近邻传播聚类技术,通过量测间的相互竞争,初步确定扩展目标的数目和质心位置,然后通过扩展目标PHD滤波方法估计目标数目和状态.该方法可有效避免量测集聚类过程中扩展目标质心初始化的干扰,能够准确地划分杂波环境下多扩展目标量测集.与传统的距离划分,K-means++划分方法相比,所提算法能够自适应地确定目标数目,降低时间成本,提高多扩展目标的跟踪性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王冬	江南大学物联网工程学院	12	10	2.0	3.0
2	葛洪伟	江南大学物联网工程学院	86	456	11.0	17.0
3	杨金龙	江南大学物联网工程学院	28	103	7.0	8.0
4	刘风梅	江南大学物联网工程学院	2	18	2.0	2.0