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多目标点云聚类方法 

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摘要:提供一种多目标点云聚类方法,该方法在现有的DBSCAN聚类算法的基础上,首先将算法的单一聚类参数改进为包含距离、速度和角度的多参数,其次,将上一时刻目标的云点范围,和下一时刻目标的状态预测值,用以预测下一时刻目标云点的聚类区域范围,以及,根据目标下一时刻的状态预测值,对聚类算法的距离、速度和角度、以及最小成簇条件参数进行调整,从而在应对多目标识别场景下,显著提高毫米波雷达对目标的识别精度,大幅减少目标被合并和被舍弃的情况。

主权项:1.一种多目标点云聚类方法,该方法用于对雷达回波信号进行聚类处理,包括如下步骤:以目标相对雷达的距离、速度和角度构建空间坐标系,将当前时刻t所述目标在雷达上的回波信号汇聚为所述空间坐标系内的点云的步骤;按照距离、速度和角度分别配置聚类算法参数,以判断构成所述点云中的每一云点是否为核心云点的步骤,以得到至少一个核心云点,以及多个非核心云点;对各所述核心云点进行链接,再对各核心云点和可被与之链接的所述非核心云点进行链接,得到至少一个簇的步骤;分别获取当前时刻t各个簇的云点在距离、速度和角度上的分布范围的步骤;获取下一时刻(t+1)所述目标的状态预测值,并根据所述状态预测值配置所述簇在下一时刻的聚类区域,以及下一时刻所述聚类区域的聚类算法参数的步骤。

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