作者：周航,冯新喜 单位：重庆邮电大学 出版：《重庆邮电大学学报(自然科学版)》2012年第03期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCASH2012030150 DOC编号：DOCCASH2012030159 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对目标批次过多导致计算上的组合爆炸问题，提出一种改进并行集中式多传感器不敏近似联合概率数据关联(joint probabilistic data association，JPDA)算法。该算法首先采用基于unscented变换的卡尔曼滤波(unscent-ed Kalman filter，UKF)实现非线性系统中状态估计的递推，然后通过改进的并行集中式方法将数据传至中心，利用改进的JPDA方法进行量测点迹与目标航迹关联。仿真实验表明，该算法在非线性复杂环境中具有较好的数据关联正确率，且计算耗时较集中式串行不敏JPDA算法少。

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