杂波环境下基于全邻模糊聚类的联合概率数据互联算法

来源：电子与信息学报杂志2016年第6期北京时间：

作者：刘俊, 刘瑜, 何友, 孙顺

单位：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)

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

基金资助：国家自然科学基金(61471383)