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
% {% a1 w* P% }/ d- K8 c  k- KProbabilistic 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，
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
/ r# R; z2 @  u) u( H明，与经典的联合概率数据互联算法(Joint Probabilistic Data Association algorithm, JPDA)相比，ANFCJPDA
6 j" g1 n) ~4 S较大程度地改善了算法的实时性，并且跟踪精度与 JPDA 相当。
5 v* @% y$ v: H关键词：多目标跟踪；多传感器；数据互联；模糊聚类
/ c$ R2 b. D1 ~* a: G
% E- _/ k8 u- D* z3 u$ L
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