一种基于峰值聚类的目标检测点迹凝聚方法

摘要

本发明公开了一种基于峰值聚类的目标检测点迹凝聚方法，涉及信号与信息处理技术领域，该算法考虑了CFAR检测点迹结果中同一类别的数据点向峰值点聚集的特点，同时该算法还考虑了CFAR检测点迹结果中不同类别的数据点有明显的差距的特点。该算法基于自动寻找峰值数据点的峰值聚类的点迹凝聚算法，通过采样CFAR检测结果的点迹数据，对采集的所有数据根据距离‑多普勒二维信息计算欧式距离，利用幅度信息寻找每一类别的峰值数据点进而进行聚类，能够克服彼此相邻、点迹数据幅度和密度分布差异较大的多个目标难以正确分类的难点，在不增加硬件结构，不增加经费的基础上以更快的速度完成点迹凝聚过程。