作者：徐丽,马培军,苏小红 单位：哈尔滨工业大学 出版：《哈尔滨工业大学学报》2012年第01期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHEBX2012010220 DOC编号：DOCHEBX2012010229 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于模糊综合函数的航迹关联算法》PDF+DOC1999年第01期 何友,陆大,彭应宁,王国宏 《改进并行集中式数据关联算法》PDF+DOC2012年第03期 周航,冯新喜 《基于极大似然估计的最优航迹关联算法》PDF+DOC2010年第01期 许晓剑,田康生,范锦勇,李鹏 《分布式多传感器多目标航迹关联处理算法研究》PDF+DOC2008年第12期 张丙军,何红,张冲,张永明 《基于最小二乘的异步航迹关联算法与仿真》PDF+DOC2006年第12期 王兴,程琤 《基于双层粒子滤波的多传感器多目标TBD算法》PDF+DOC2020年第04期 王圣哲,陈霄,薛安克 《基于模糊综合函数的航迹关联算法及其应用》PDF+DOC2003年第11期 郭徽东,章新华 《复杂环境下多机动目标跟踪问题的研究》PDF+DOC2002年第02期 郁光辉,戴亚平,侯朝桢,陈杰 《基于空天信息的异类传感器模糊航迹关联算法》PDF+DOC2012年第05期 毛艺帆,王睿,张金成 《声探测多传感器多目标定位与跟踪方法》PDF+DOC2010年第09期 侯志国,何强,罗晓松

    • 为有效解决目标密集环境下的航迹关联问题，提出了一种基于K-Medoids聚类的航迹关联算法.该算法采用局部航迹与系统航迹进行关联的策略，将系统航迹作为Medoids，降低了需要关联的航迹对数量，避免了K-Medoids的固有缺陷，很大程度上提高了关联算法的效率.通过采用无穷范数计算采样点点迹距离求出了两条航迹的近似距离，这使得关联判决能考虑历史和当前航迹，提高了正确关联率.在多传感器多目标环境下讨论了其具体实现过程，仿真实验结果验证了该算法的有效性和优越性.该算法在存在噪音和离群点时，具有很强的健壮性，适合目标密集环境。

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