典型文献
基于数据聚类的多目标跟踪信息融合方法
文献摘要：
为了精确估计概率假设密度(PHD)滤波器的目标数量,提出了一种基于信息加权共识滤波器(ICF)并使用数据聚类的基数补偿方法,将ICF用于信息融合.在密集杂波环境中,当量测中的噪声和杂波较高时,会出现跟踪丢失的情况,进而目标数量估计性能下降.因此,在PHD滤波器中加入基数补偿过程,基于信息融合步骤,使用从PHD滤波器中获得的估计基数和通过数据聚类获得的量测基数,得到最终的目标数量估计.为了验证所提方法的性能,进行了仿真模拟,证明了多目标的跟踪性能得到改善.
文献关键词：
多目标跟踪;信息融合;PHD滤波器;数据聚类;基数补偿
中图分类号：
作者姓名：
王奎武;张秦
作者机构：
空军工程大学,防空反导学院,西安 710000;空军工程大学,研究生院,西安 710000
文献出处：
引用格式：
[1]王奎武;张秦-.基于数据聚类的多目标跟踪信息融合方法)[J].电光与控制,2022(09):11-16
A类：
基数补偿
B类：
数据聚类,多目标跟踪,跟踪信息,信息融合,融合方法,精确估计,概率假设密度,PHD,滤波器,ICF,使用数据,补偿方法,杂波环境,当量,目标数量估计,性能下降,仿真模拟,跟踪性能
AB值：
0.305718
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