[发明专利]一种基于希尔排序的距离差分多扩展目标点迹凝聚方法

权利要求书

1.一种基于希尔排序的距离差分多扩展目标点迹凝聚方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取目标的量测点迹集合；

选取参考点，计算所述点迹集合中每个点迹相对参考点的曼哈顿距离；

对所有点迹的曼哈顿距离采用希尔排序法进行升序排列，获得升序序列；

对所述升序序列进行差分运算，获得差分序列，具体为：

所述升序序列为D_sort＝{d₁,d₂,…,d_n}，其中n为点迹集合中的点迹个数，d₁～d_n为按照升序排列的点迹的曼哈顿距离；

对升序序列D_sort进行差分运算，即D_sort中元素后一个元素减前一个元素，得到差分序列ΔD＝{Δd₁,Δd₂,…,Δd_n-1}；Δd_i为d_i+1与d_i的差值，i为差分序列中序号，i取值为1～n-1；对所述差分序列进行点迹划分检测，获得不同目标点迹集合，具体为：

设定经验门限，在所述差分序列中，以大于或者等于所述经验门限的差分点为分割点，将所述差分序列划分为2个或者以上的差分点集，每个差分点集中差分点对应的点迹为属于同一目标的点迹。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述选取参考点，计算所述点迹集合中每个点迹相对参考点的曼哈顿距离，具体为：选取原点作为参考点，计算每个点迹的1-范数距离，即为曼哈顿距离。