【摘 要】
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针对异类传感器观测空间不一致的问题,提出了基于模糊聚类的异类多传感器数据关联算法.该算法首先通过在不同传感器的观测空间上建立多目标运动状态的投影,将多传感器多目标
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针对异类传感器观测空间不一致的问题,提出了基于模糊聚类的异类多传感器数据关联算法.该算法首先通过在不同传感器的观测空间上建立多目标运动状态的投影,将多传感器多目标关联问题分解为多个单传感器多目标的关联问题,再对单传感器采用模糊聚类的方法求解关联概率,实现了在密集杂波环境中多目标的数据关联和精确跟踪.该算法降低了多传感器多目标跟踪的复杂性和计算量,有效地解决了异类多传感器可用公共信息少的问题.仿真结果表明,该算法的跟踪误差要小于传统的联合概率数据关联算法,且具有更优越的跟踪性能.
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