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自适应选取聚类中心K-means航迹起始算法被引量：8: 2014年; 为揭示多传感器观测数据的正态分布态势,实现对源于异类目标的跟踪,提出一种新的多传感器航迹起始算法,本算法主要特点是初始聚类中心的自适应选取以及对逻辑估计法的起始夹角修正.估计算法中采用不相似性度量阈值的角度衡量方法,同时还结合聚类数目自适应归纳及初始聚类中心的推演逼近,从而使单传感器的航迹起始估计算法可以应用于多传感器的航迹起始根据;然后对聚类后的数据采用修正的逻辑航迹起始算法起始目标航迹.蒙特卡洛估计表明,新的自适应K-means聚类估计区分呈团状分布的不同目标的能力好,且通过估计算法得到的目标非常接近真实目标位置.经过自适应聚类处理后的目标航迹起始估计可有效滤除杂波干扰,降低虚警概率,能够获得较好的多传感器航迹起始.; 宫峰勋戴丽华马艳秋; 关键词：K-MEANS聚类聚类中心阈值航迹起始

基于K-means聚类的多传感器航迹起始算法: 针对多传感器系统某一时刻融合中心接收到多部传感器对同一目标的量测数据呈团状，且大致分布在目标真实值的周围的现象，为了区分源于不同目标的数据以实现目标跟踪，提出了一种基于自适应选取初始聚类中心的k-means算法与修正的逻...; 宫峰勋戴丽华; 关键词：多传感器系统 K-MEANS算法航迹起始聚类中心

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戴丽华