作者：刘俊,刘瑜,何友,孙顺 单位：中国科学院电子学研究所;国家自然科学基金委员会信息科学部 出版：《电子与信息学报》2016年第06期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDZYX2016060150 DOC编号：DOCDZYX2016060159 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 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 Probabilistic 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。仿真分析表明，与经典的联合概率数据互联算法(Joint Probabilistic Data Association algorithm，JPDA)相比，ANFCJPDA较大程度地改善了算法的实时性，并且跟踪精度与JPDA相当。

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