本文主要研究内容
作者彭聪,王杰贵,朱克凡（2019）在《基于动态网格密度的SNN聚类的ET-GM-PHD滤波算法》一文中研究指出：针对不同扩展目标产生的量测密度差异较大时,多扩展目标高斯混合概率假设密度(ET-GM-PHD)量测集划分困难,计算量繁重的问题,提出了一种基于动态网格密度的SNN相似度的量测划分算法。首先利用动态网格技术对量测数据进行预处理,减小量测中的杂波干扰;而后采用共享最近邻(SNN)相似度对处理后的观测值进行量测划分。经过仿真结果分析,文中提出的算法相较于传统算法,减少了运行时间,提升了跟踪的稳定性。
Abstract
zhen dui bu tong kuo zhan mu biao chan sheng de liang ce mi du cha yi jiao da shi ,duo kuo zhan mu biao gao si hun ge gai lv jia she mi du (ET-GM-PHD)liang ce ji hua fen kun nan ,ji suan liang fan chong de wen ti ,di chu le yi chong ji yu dong tai wang ge mi du de SNNxiang shi du de liang ce hua fen suan fa 。shou xian li yong dong tai wang ge ji shu dui liang ce shu ju jin hang yu chu li ,jian xiao liang ce zhong de za bo gan rao ;er hou cai yong gong xiang zui jin lin (SNN)xiang shi du dui chu li hou de guan ce zhi jin hang liang ce hua fen 。jing guo fang zhen jie guo fen xi ,wen zhong di chu de suan fa xiang jiao yu chuan tong suan fa ,jian shao le yun hang shi jian ,di sheng le gen zong de wen ding xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自弹箭与制导学报的彭聪,王杰贵,朱克凡，发表于刊物弹箭与制导学报2019年02期论文，是一篇关于扩展目标论文,滤波器论文,动态网格密度论文,相似度论文,量测集划分论文,弹箭与制导学报2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自弹箭与制导学报2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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