【摘 要】
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为了改善雷达对分离后群目标的跟踪性能,提出了一种混合的群目标分离检测与外形估计算法。该算法首先利用单个随机矩阵计算群外形尺寸,然后根据其数值变化分析群的态势;当检
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61671453);安徽省自然科学基金资助项目(1608085MF123)
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为了改善雷达对分离后群目标的跟踪性能,提出了一种混合的群目标分离检测与外形估计算法。该算法首先利用单个随机矩阵计算群外形尺寸,然后根据其数值变化分析群的态势;当检测到群分离后,利用k-均值聚类算法对各分群进行聚类,采用最小二乘法将各分群的有效量测拟合成多个椭圆,最后进行航迹关联。该算法的特点是:基于聚类思想处理分群量测,并采用多个椭圆描述群目标的形状;相比于传统随机矩阵算法,估计结果收敛较快。仿真结果表明,相比于传统单个随机矩阵,该混合算法能够估计分离后的群目标形状;相比于半正定规划求解群形状参数,该混合算法的单次蒙特卡洛仿真时间减少了2个量级,证明了算法的有效性。
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