| 基于密度拟合的区域航道挖掘方法 |
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| 引用本文： | 聂熠文,刘军伟. 基于密度拟合的区域航道挖掘方法[J]. 雷达科学与技术, 2023, 21(3): 342-348 |
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| 作者姓名： | 聂熠文 刘军伟 |
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| 作者单位： | 1. 中国电子科技集团公司第三十八研究所， 安徽合肥 230088； 2. 孔径阵列与空间探测安徽省实验室， 安徽合肥 230088 |
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| 摘 要： | 雷达目标跟踪主要利用从回波信号中得到的目标位置、速度等信息，所用的先验信息较少。由于地形、燃料等因素，空中/海面目标通常是会沿着一定航道进行运动，但这一信息通常难以作为先验信息提供给雷达观测，用以辅助雷达跟踪。因此本文提出基于航迹密集程度的区域航道挖掘方法，从航迹数据集提取航道，可为后续相同区域内的目标跟踪提供必要的辅助信息支持。本方法对航迹进行参数拟合，基于参数聚类找到航迹高密集区域并利用最小二乘提取航道；它在无任何先验知识的前提下，仅利用已有航迹数据就可实现对区域内航道快速、准确提取。基于实测数据，通过本方法与其他方法的实验对比，我们验证了本方法提取航迹的有效性和准确性。
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| 关 键 词： | 机器学习； 航道提取； 参数拟合； 最小二乘 |
A Density Based Fitting Method for Route Extraction |
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| NIE Yiwen,LIU Junwei. A Density Based Fitting Method for Route Extraction[J]. Radar Science and Technology, 2023, 21(3): 342-348 |
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| Authors: | NIE Yiwen LIU Junwei |
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| Affiliation: | 1. The 38th Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation, Hefei 230088, China;2. Key Laboratory of Aperture Array and Space Application, Hefei 230088, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | machine learning route extraction parameter fitting least square method |
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