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一种有效的Hough变换航迹起始积累方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对积累矩阵在低信噪比、低信杂比目标检测时存在的峰值簇拥现象,提出了一种有效的Hough变换积累方法。该方法综合利用单元投票数和投票取值定义了反映单元对应参数为待测曲线特征参数可能性的置信因子,并依据置信因子衡量各投票点对相应单元的贡献值,从而对参数空间实现加权积累。不同量测噪声水平以及不同杂波水平下的多目标航迹起始仿真表明,该方法不但能够明显改善局部峰值簇拥现象;而且对量测噪声和杂波干扰都具有更好的鲁棒性,特别适用于复杂环境中的目标检测。 相似文献
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基于Hough变换和聚类的航迹起始算法 总被引：2，自引：0，他引：2
基于Hough变换的航迹起始是密集杂波环境中低信噪比目标起始的一种有效方法,但其存在阈值选取困难及一个目标起始多条航迹(航迹簇拥)等问题.提出了一种Mean Shift多尺度聚类Hough变换航迹起始算法(MSMSC-HT).该算法先用低阈值进行航迹初选;然后对初选航迹进行多尺度聚类,并用Mean Shift算法求取聚类中心;最后通过尺度寻优自适应地确定航迹数目和航迹参数.该算法通过聚类避免阈值设计的困难,解决了航迹簇拥下航迹的检测与估计问题.仿真结果表明了算法的有效性. 相似文献
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