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摘要:
直接对三坐标航管一次雷达点迹录取器中录取到的点迹进行航迹起始、跟踪等处理后,会形成大量虚警,运算量大.进行目标跟踪时,候选点迹集合数量庞大是造成目标跟踪过程运算量大的主要原因.文中基于动态自适应DBSCAN聚类算法,结合经典卡尔曼滤波跟踪算法,提出了动态自适应DBSCAN聚类跟踪混合算法,来减少候选点迹集合数量.实验结果证明,本文提出的算法实现了无效点迹数的减少、航迹质量的提高以及运算时间的下降.通过动态自适应DBSCAN聚类跟踪混合算法,能迅速跟踪到三坐标航管一次雷达探测到的目标并形成目标航迹,可以及时发现黑飞目标,将对正常民航飞机飞行的干扰降到最低.
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文献信息
篇名 基于自适应DBSCAN的雷达目标跟踪算法
来源期刊 四川大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 目标跟踪 雷达点迹聚类 自适应DBSCAN 卡尔曼滤波跟踪算法 黑飞目标
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目 计算机科学
研究方向 页码范围 37-43
页数 7页 分类号 TP18
字数 语种 中文
DOI 10.19907/j.0490-6756.2021.012001
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研究主题发展历程
节点文献
目标跟踪
雷达点迹聚类
自适应DBSCAN
卡尔曼滤波跟踪算法
黑飞目标
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
四川大学学报(自然科学版)
双月刊
0490-6756
51-1595/N
大16开
成都市九眼桥望江路29号
62-127
1955
chi
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