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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
* ^, T8 a# ~9 `# wProbabilistic Data Association algorithm based on All-Neighbor Fuzzy Clustering, ANFCJPDA)。该算法根据确) I' W5 ^& w2 A; f7 e
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，
0 n% T. s: P8 T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
7 ~6 d9 k5 Y& Z1 }1 t明，与经典的联合概率数据互联算法(Joint Probabilistic Data Association algorithm, JPDA)相比，ANFCJPDA7 i) G9 d4 R: F! Q4 d, F
较大程度地改善了算法的实时性，并且跟踪精度与 JPDA 相当。7 |- j: J% P4 l/ j# q% [9 }9 V
关键词：多目标跟踪；多传感器；数据互联；模糊聚类
/ V) |8 k; l+ z7 d% W- C. K8 u+ R7 \! L2 u
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2 ?: @/ w0 h. A; P3 v6 Q附件下载：/ ^ y$ v0 F K3 n
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发表于 2021-6-24 16:12
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