【摘 要】
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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集划分算法。通过迭代更新中心点，使其收敛于
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61305017);江苏省自然科学基金资助项目(20130154)
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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集划分算法。通过迭代更新中心点，使其收敛于局部最优，并引入极大似然估计技术估计每个划分子集中的目标数，对于目标数大于1的子集采用模糊C均值聚类算法进行二次划分，使得划分的量测子集与各个扩展目标一一对应。实验结果表明，该算法在多扩展目标量测集划分性能上明显优于传统的距离划分和K-means＋＋划分算法，尤其是在保持跟踪精度的前提下量测集划分数和计算代价明显降低，且能较好地划分紧邻扩展目
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