DEGREE： 一種基于Delaunay三角的任意群目標外形識別方法

打開文本圖片集

摘 要：集群目標相比單一甚至多目標表現(xiàn)出復雜時變集群特性， 其外形估計與評價頗具挑戰(zhàn)性。 針對任意形狀的集群目標外形估計與評價難題， 本文提出了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的多傳感器集群目標群形狀建模與識別方法， 以及一種群目標外形擬合度評判指標。 所提算法由三個部分組成： 首先， 采用信息洪泛（Flooding）方法實現(xiàn)強連接的多傳感器對視場中目標信息的采集與傳播； 其次， 采用密度峰值聚類實現(xiàn)觀測數(shù)據(jù)的聚類； 最后， 采用改進Delaunay三角網(wǎng)絡算法實現(xiàn)群目標外形的擬合。（剩余17033字）