【摘 要】
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本文提出了一种改进的多源约束聚类算法,以解决多传感器多目标跟踪(Multi-Object Tracking/Estimation,MOTD)问题。MOTD问题对应于在缺乏噪声和目标运动模型等先验信息的情况
【基金项目】
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深圳市基础研究项目(JCYJ20170818102503604)
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本文提出了一种改进的多源约束聚类算法,以解决多传感器多目标跟踪(Multi-Object Tracking/Estimation,MOTD)问题。MOTD问题对应于在缺乏噪声和目标运动模型等先验信息的情况下,对多个传感器的量测数据进行聚类。针对现有算法对选定传感器量测敏感的问题,本文提出的算法首先根据选定传感器量测数据点的局部密度,对该传感器量测数据进行筛选排序;其次,对排序后的每一个量测数据点,计算其和其他传感器量测的高斯核距离,每个传感器返回距离最小的数据点;最后计算截断距离内的数据点的数量,当大于给
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