典型文献
面向扩展目标跟踪的网格聚类量测划分方法
文献摘要：
针对扩展目标跟踪中量测集划分困难及目标数目估计不准的问题,提出了一种面向扩展目标跟踪的网格聚类量测集划分方法.首先,由目标之间的时空关联性,将当前时刻的量测划分为存活目标量测与新生目标量测.然后,针对高斯混合概率假设密度滤波器与扩展目标高斯混合概率假设密度滤波器,分别推导出改进的模糊C均值算法与改进的网格聚类算法用于划分存活目标量测集与新生目标量测集.仿真结果表明本文方法可实现量测集的准确划分,有效完成扩展目标跟踪,避免了漏检与过检.
文献关键词：
扩展目标;量测集;网格聚类;时空关联;模糊C均值;存活目标;新生目标;概率密度假设
中图分类号：
作者姓名：
唐孟麒;李波;郝丽君
作者机构：
辽宁工业大学电子与信息工程学院,辽宁锦州121001
文献出处：
引用格式：
[1]唐孟麒;李波;郝丽君-.面向扩展目标跟踪的网格聚类量测划分方法)[J].智能系统学报,2022(04):806-813
A类：
存活目标,概率密度假设
B类：
扩展目标跟踪,划分方法,中量,量测集,目标数目,时空关联性,标量,新生目标,高斯混合概率假设密度滤波器,标高,网格聚类算法,现量,漏检
AB值：
0.157964
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