杂波环境下基于全邻模糊聚类的联合概率数据互联算法

ByElmer1

摘 要：针对杂波环境下的多目标跟踪数据互联问题，该文提出基于全邻模糊聚类的联合概率数据互联算法(Joint
  ^: L+ Y9 H% v7 qProbabilistic Data Association algorithm based on All-Neighbor Fuzzy Clustering, ANFCJPDA)。该算法根据确
认区域中量测的分布和点迹-航迹关联规则构造统计距离，以各目标的预测位置为聚类中心，利用模糊聚类方法，
6 A% M+ h0 b0 W3 J计算相关波门内候选量测与不同目标互联的概率，通过概率加权融合对各目标状态与协方差进行更新。仿真分析表
: P4 K0 \* k. x明，与经典的联合概率数据互联算法(Joint Probabilistic Data Association algorithm, JPDA)相比，ANFCJPDA
' F# ?; q' a. A较大程度地改善了算法的实时性，并且跟踪精度与 JPDA 相当。
: R4 V8 j( ^- U' v关键词：多目标跟踪；多传感器；数据互联；模糊聚类
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