计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2010年
8期
69-72
,共4页
多目标数据关联%密集杂波%软聚类
多目標數據關聯%密集雜波%軟聚類
다목표수거관련%밀집잡파%연취류
针对在杂波密集、多目标交叉的场景中,传统聚类算法在数据关联中出现的用聚类中心点更新航迹产生较大误差.为减少误差,提高航迹精度,提出一种基于 KHM(k-Harmonic Means)的多目标数据关联算法.算法首次将KHM用于多目标的数据关联问题中,先对接收到的量测数据通过KHM算法进行聚类处理,然后结合最近邻思想完成量测-航迹的关联,在目标出现密集交叉时,引入KHM的"软聚类"方法,实现了量测-航迹的精确关联.采用蒙特卡罗仿真结果表明,基于KHM的关联算法在精度上要优于PDA算法,并验证了算法的可信性和有效性.
針對在雜波密集、多目標交扠的場景中,傳統聚類算法在數據關聯中齣現的用聚類中心點更新航跡產生較大誤差.為減少誤差,提高航跡精度,提齣一種基于 KHM(k-Harmonic Means)的多目標數據關聯算法.算法首次將KHM用于多目標的數據關聯問題中,先對接收到的量測數據通過KHM算法進行聚類處理,然後結閤最近鄰思想完成量測-航跡的關聯,在目標齣現密集交扠時,引入KHM的"軟聚類"方法,實現瞭量測-航跡的精確關聯.採用矇特卡囉倣真結果錶明,基于KHM的關聯算法在精度上要優于PDA算法,併驗證瞭算法的可信性和有效性.
침대재잡파밀집、다목표교차적장경중,전통취류산법재수거관련중출현적용취류중심점경신항적산생교대오차.위감소오차,제고항적정도,제출일충기우 KHM(k-Harmonic Means)적다목표수거관련산법.산법수차장KHM용우다목표적수거관련문제중,선대접수도적량측수거통과KHM산법진행취류처리,연후결합최근린사상완성량측-항적적관련,재목표출현밀집교차시,인입KHM적"연취류"방법,실현료량측-항적적정학관련.채용몽특잡라방진결과표명,기우KHM적관련산법재정도상요우우PDA산법,병험증료산법적가신성화유효성.
