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基于FCM的雷达多目标航迹相关的综述报告
FCM（FuzzyC-Means）模糊聚类算法在雷达多目标跟踪中得到了广泛的应用，该算法可实现检测、定位、识别跟踪多个目标，并实现航迹相关，解决了多目标跟踪领域中的一系列研究问题。本文将对基于FCM的雷达多目标航迹相关研究进行综述。
1.FCM算法
FCM算法是一种基于模糊数学的聚类算法，可以将数据分成多个类别。该算法是由Dunn和Bezdek发明的，是基于模糊理论和聚类分析的理论结合体，是目前最为流行和广泛应用的聚类算法之一。
FCM算法的核心思想是给每个数据点赋予一个隶属度，表示该数据点与各个聚类中心的关联程度。并利用得到的隶属度调整聚类中心，迭代求解最终聚类结果。FCM算法的迭代次数取决于样本的数量和聚类数量。
2.基于FCM的多目标跟踪
雷达多目标跟踪一般包括目标检测、目标定位、目标识别和目标航迹相关等过程。目前，基于FCM的多目标跟踪算法主要包括以下几种：
2.1卡尔曼滤波与FCM算法结合
卡尔曼滤波是一种融合估计方法，可以将观测到的数据和系统模型进行融合，得到更为准确的估计结果。而FCM算法则可以对观测到的数据进行聚类，得到目标的细节信息。因此，结合卡尔曼滤波和FCM算法可以提高多目标跟踪的精度和准确度。
2.2时间延迟模型与FCM算法结合
时间延迟模型是一种基于时间信息的多目标跟踪算法，可以有效地解决跟踪多个目标时的混淆问题。而FCM算法可以对目标进行聚类，可以有效地区分出多个目标，两者结合可以实现更为精确的多目标跟踪。
2.3基于PID控制的FCM算法
PID控制是一种经典的控制算法，适用于控制系统中的调节环节。通过结合PID控制和FCM算法，可以得到更加准确的多目标跟踪结果，解决了传统算法在目标跟踪中存在的精度和误差问题。
3.总结
基于FCM的雷达多目标航迹相关的研究在多方面得到了广泛的应用，该算法可以为多目标跟踪问题提供一种灵活性更好的解决方案。随着技术的不断进步，基于FCM算法的多目标跟踪算法将会在未来得到更加广泛的应用。