【摘 要】
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针对扩展目标跟踪中量测集划分困难及目标数目估计不准问题，提出了一种面向扩展目标跟踪的网格聚类量测集划分方法。首先，由目标之间的时空关联性，将当前时刻的量测划分为存活目标与新生目标量测。然后，针对高斯混合概率假设密度滤波器与扩展目标高斯混合概率假设密度滤波器，分别推导出改进的模糊C均值算法与改进的网格聚类算法用于划分存活目标量测集与新生目标量测集。仿真结果表明本文方法可实现量测集的准确划分，有效完成
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金面上项目（2020-MS-292）； 国家自然科学基金面上项目（No.51679116）；
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针对扩展目标跟踪中量测集划分困难及目标数目估计不准问题，提出了一种面向扩展目标跟踪的网格聚类量测集划分方法。首先，由目标之间的时空关联性，将当前时刻的量测划分为存活目标与新生目标量测。然后，针对高斯混合概率假设密度滤波器与扩展目标高斯混合概率假设密度滤波器，分别推导出改进的模糊C均值算法与改进的网格聚类算法用于划分存活目标量测集与新生目标量测集。仿真结果表明本文方法可实现量测集的准确划分，有效完成扩展目标跟踪，避免了漏检与过检。
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