【摘要】针对不同扩展目标产生的量测密度差别较大时的量测集划分问题，为扩展目标概率假设密度(PHD)滤波器提出了一种基于共享最近邻(SNN)相似度的量测集划分算法。量测间的SNN相似度可体现量测在量测空间局部分布情况，考虑了量测周围的量测信息，因此提出的SNN相似度划分法能够较好地划分量测密度差别较大的量测集，进而提高了扩展目标的跟踪性能，且基于提出的划分算法的PHD滤波器计算量也所减少。
【关键词】
《华侨大学学报（哲学社会科学版）》 2015-11-12
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《华侨大学学报（哲学社会科学版）》 2015-11-12
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010-56259535
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