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基于观测值聚类的多雷达数据融合

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摘要

多部雷达同一时刻对同一目标的观测值在空间呈团状的特征使得运用模式识别理论中聚类的方法来解决数据融合成为可能.本文采用一种改进的KNN算法对多雷达观测数据进行聚类,结合聚类中心和目标预测值,应用卡尔曼滤波器估计目标状态,从而实现多雷达数据融合.实验结果表明这种方法是有效的.

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来源
《中国航空学会信号与信息处理专业第六届学术会议》|2002年|45-48|共4页
会议地点昆明
作者
刘洋; 徐毓;
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作者单位

中国航空学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类航空雷达;
关键词
K-最近邻算法; 聚类; 卡尔曼滤波; 多雷达数据融合; 模式识别;

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