量测集划分相关论文
随着现代传感器分辨率的提高,目标往往占据多个传感器分辨率单元,传感器能够获取到关于目标的信息也变得更加丰富,但简单的点目标......
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......
针对杂波环境下且量测密度差别较大的多扩展目标量测集划分问题,引入近邻传播聚类技术,提出了一种新的量测集划分算法。该算法首先......
针对不同扩展目标产生的量测密度差异较大时,多扩展目标高斯混合概率假设密度(ET-GM-PHD)量测集划分困难,计算量繁重的问题,提出了......
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......
针对杂波环境下多扩展目标高斯混合概率假设密度（ET-GMPHD）量测集划分难、计算量大的问题，提出了一种新的基于网格密度分布和谱聚类的......
在扩展目标高斯混合概率假设密度滤波中,量测集的划分需要进行大量计算,导致运行效率较低。针对该问题,提出一种新的扩展目标量测......
概率假设密度（PHD）滤波器提供了各目标在每个时刻的状态信息,但未形成航迹。该文提出了扩展目标高斯混合PHD（GMPHD）滤波器的航迹维持算......
随着现代传感器技术的发展,扩展目标跟踪研究已成为信息融合理论中最为活跃的研究领域之一,被广泛应用于航空航天、机器人导航、车......
杂波环境下,利用概率假设密度滤波器进行扩展目标跟踪存在量测集划分难且计算效率低的问题,提出基于层次划分密度的聚类优化(CODHD......
扩展目标高斯混合概率假设密度(Extended Target Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density,ET-GMPHD)跟踪算法是扩展目标......
针对多扩展目标跟踪中的量测集划分问题,提出一种自适应门密度模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)量测集划分算法.首先,该算法利用自适......
针对不同扩展目标产生的量测密度差别较大时的量测集划分问题,为扩展目标概率假设密度（PHD）滤波器提出了一种基于共享最近邻（SNN）相似......
在噪声环境下，存在扩展目标数未知且变化的多扩展目标跟踪量测集难以划分、计算代价高的问题。为此，提出一种基于均值漂移聚类的量测......
针对杂波环境下多扩展目标跟踪中航迹起始和量测集划分问题,提出了一种基于高斯混合概率假设密度滤波器的扩展目标跟踪算法。在航......
