基于偏差映射聚类的目标关联方法研究
多传感器目标关联是确定不同传感器系统观测的若干信号是否来源于同一目标,它是现代多传感器系统中的一个重要问题.传统的关联方法通过计算不同观测间的关联代价,通过求解代价矩阵最优解来获得关联匹配,但是容易受到环境和传感器性能的影响.本文提出了一种基于偏差映射聚类(BMC,Bias Mapping Cluster)的目标关联方法,通过对多个传感器间观测目标偏差映射点进行聚类,搜索局部密度最大的映射点集作为传感器间的目标关联结果,走出了利用数学方法求解全局最优解的传统模式.相较其它传感器间目标关联方法,仿真结果表明该方法能有效利用目标观测的空间散布特性,关联正确率更高,并对虚假目标和目标失配等情况具有更强的适应性.
多传感器 目标关联 偏差映射 峰值聚类
刘甲磊 石志广 张焱
国防科技大学,ATR 重点实验室.湖南,长沙.410073
国内会议
全球智能工业创新大会暨全球创新技术成果转移大会(GIIC2018)——2018智能无人系统大会
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2018-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）