多目标雷达点云群稀疏性目标识别方法

多目标雷达点云的群稀疏性可以通过聚类算法进行目标识别。聚类算法可以将点云数据分组，从而将目标从噪声和杂波中分离出来。常用的聚类算法包括基于距离的K-means算法、基于密度的DBSCAN算法和基于谱的谱聚类算法等。通过聚类算法，可以得到每个目标的位置、速度等信息，从而实现目标识别和跟踪。同时，结合机器学习算法，可以提高目标识别的准确率和鲁棒性。