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公开(公告)号：CN106324577B
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201610685807.2
申请日：2016-08-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于标准差椭圆的高分辨雷达检测点聚集方法。使用本发明能够在复杂场景下能够更准确地聚集检测点。本发明根据目标检测点的分布特征建立椭圆模型，并利用椭圆的特征参数聚集不同目标的检测点，判断目标个数并排除干扰点。该方法不需要场景目标的先验信息，也不需要给定初始的聚类中心，在任何复杂场景下，均可根据目标的检测点的分布特征进行点迹聚类，因此对检测点的聚集更加准确；在强杂波环境下，此方法能进一步减少“干扰杂波点”对目标点迹聚集的影响。
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公开(公告)号：CN106443618B
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201610811607.7
申请日：2016-09-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于标准差椭圆参数辅助的高分辨雷达航迹关联方法。本发明是基于标准差椭圆的航迹关联算法，较其他的特征辅助关联算法具有更好的关联准确度。本发明首先利用标准差椭圆对目标的检测点迹群进行聚类处理，不同的目标点迹群聚类为不同特征的椭圆，之后提出了椭圆的相似度的概念辅助帧间目标的关联处理。
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公开(公告)号：CN106443618A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610811607.7
申请日：2016-09-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于标准差椭圆参数辅助的高分辨雷达航迹关联方法。本发明是基于标准差椭圆的航迹关联算法，较其他的特征辅助关联算法具有更好的关联准确度。本发明首先利用标准差椭圆对目标的检测点迹群进行聚类处理，不同的目标点迹群聚类为不同特征的椭圆，之后提出了椭圆的相似度的概念辅助帧间目标的关联处理。
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公开(公告)号：CN106324577A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610685807.2
申请日：2016-08-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于标准差椭圆的高分辨雷达检测点聚集方法。使用本发明能够在复杂场景下能够更准确地聚集检测点。本发明根据目标检测点的分布特征建立椭圆模型，并利用椭圆的特征参数聚集不同目标的检测点，判断目标个数并排除干扰点。该方法不需要场景目标的先验信息，也不需要给定初始的聚类中心，在任何复杂场景下，均可根据目标的检测点的分布特征进行点迹聚类，因此对检测点的聚集更加准确；在强杂波环境下，此方法能进一步减少“干扰杂波点”对目标点迹聚集的影响。
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