【摘 要】
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针对扩展目标高斯混合概率假设密度(extended target Gaussian mixture probability hypothesis density,ET-GM-PHD)滤波器中的量测集划分问题,提出了一种改进的密度峰值聚类
【基金项目】
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深圳市基础研究计划项目(JCYJ20170818102503604),国家自然科学基金项目(61271107,61703280)。
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针对扩展目标高斯混合概率假设密度(extended target Gaussian mixture probability hypothesis density,ET-GM-PHD)滤波器中的量测集划分问题,提出了一种改进的密度峰值聚类(improved density peak clustering,IDPC)量测集划分算法。首先,使用IDPC算法去除局部密度较低的杂波量测,以获得最有可能的目标生成的量测集。其次,将剩余的量测集聚类以获得空间上紧密联系的聚类簇和簇的聚类中心。最后,根据预测的具有较高权重
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