文献类型：期刊文章

作　　者：刘俊[1] 刘瑜[1,2] 何友[1] 孙顺[1]

机构地区：[1]海军航空工程学院信息融合研究所,烟台264001 [2]北京航空航天大学电子信息工程学院,北京100191

出　　处：《电子与信息学报》

基　　金：国家自然科学基金(61471383)~~

年　　份：2016

卷　　号：38

期　　号：6

起止页码：1438-1445

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

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 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。

关 键 词：多目标跟踪 多传感器 数据互联 模糊聚类

分 类 号：TN953] TN957]