基于二级CFSFDP的扩展目标量测集划分算法

来源：计算机工程杂志2018年第5期北京时间：

作者：迟珞珈,冯新喜,蒲磊,曹倬

单位：空军工程大学 信息与导航学院,西安 710077

摘要：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集划分算法。采用局部异常因子对杂波进行滤除,将层次聚类与采用密度极点的算法相结合对量测集进行划分。实验结果表明,与距离划分、K-means++划分、DBSCAN划分算法相比,在扩展目标处于交叉和近邻2种情况时,该算法对目标的外形不敏感,在保证扩展目标跟踪性能的同时,减少了计算时间。

关键词：扩展目标,局部异常因子,强度函数,高斯混合概率密度,量测集划分

基金资助：国家自然科学基金“基于区间分析技术的随机集多扩展目标跟踪关键技术研究”(61571458)。