【摘 要】
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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）相似度的量测集划分算法。量测间的SNN相似度可体
【机 构】
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西安交通大学电子与信息工程学院,宁夏大学机械工程学院
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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）相似度的量测集划分算法。量测间的SNN相似度可体现量测在量测空间局部分布情况,考虑了量测周围的量测信息,因此提出的SNN相似度划分法能够较好地划分量测密度差别较大的量测集,进而提高了扩展目标的跟踪性能,且基于提出的划分算法的PHD滤波器计算量也所减少。
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