基于近邻传播聚类的多扩展目标量测集划分算法

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.

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

所属期刊栏目：4

分类号：TN953

资助基金：国家自然科学基金61305017;江苏省自然科学基金BK20130154

在线出版日期：2015-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：452-459