作者：胡忠旺; 丁勇; 杨勇; 黄鑫城多扩展目标时空关联模糊c均值网格聚类
摘要：针对多扩展目标的跟踪问题,提出了基于时空关联—网格聚类的多扩展目标跟踪算法。根据时空相关性,将当前量测分为存活目标量测和新生目标量测。对存活目标,利用模糊C均值(FCM)算法进行量测划分,由高斯混合—概率假设密度(GM-PHD)滤波器得到存活目标轨迹。对新生目标,用网格聚类完成量测集划分,由扩展目标—高斯混合—概率假设密度(ET-GM-PHD)滤波器得到新生目标的轨迹。仿真结果表明:所提算法能够对多扩展目标进行准确跟踪,特别是在目标交叉时刻,估计目标数目更准确,算法实时性更好。
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