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| 稿件标题： | 空间密集目标的群分割算法研究 |
| 稿件作者： | 韩蕾蕾，周璐 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2020.12.045 |
| 科学编辑： | 付强 博士（陆军工程大学石家庄校区） |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 群分割；距离划分；形状预测划分 |
| 文章摘要： | 为提高空间密集群目标分群准确率，提出一种距离划分与形状预测划分相结合的群分割算法。航迹起始阶段，通过距离划分法实现无预测信息以及预测信息不可靠条件下的有效分群；航迹维持阶段，以预测点为中心，进行目标的状态估计与形态估计，以预测形状为波门划分量测集，将落入预测波门的量测划分为一个群，并利用概率数据关联获取等效群中心、更新群航迹。经仿真验证，算法能提高群质心的估计精度，减少关联错误，提高群分割的准确性。 |
| 引用本文格式： | 韩蕾蕾，周璐.空间密集目标的群分割算法研究［J］.兵器装备工程学报，2020,41(12):240-246. HAN Leilei, ZHOU Lu.Research on Group Partitioning Algorithm of Space Dense Targets［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2020,41(12):240-246. |
| 刊期名称： | 2020年12期 |
| 出版时间： | 2020年12月 |
| 上线时间： | 2020年12月28日 |
| 浏览次数： | 2465 |
| 下载次数： | 420 |
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