面向多目标跟踪的数据关联方法研究综述

来源：雷达科学与技术杂志2025年第1期北京时间：

作者：李天成，谢昱昕，李固冲，范红旗

单位：1. 西北工业大学信息融合技术教育部重点实验室， 陕西西安 710129;2. 国防科技大学ATR全国重点实验室， 湖南长沙 410073

摘要：目标跟踪广泛应用于要地防御、防空反导和无人驾驶等军事和民用领域。相比单目标跟踪，多目标跟踪往往涉及到未知数目的多个目标以及杂波、漏检等复杂情况，所面临的一个技术难点是数据关联，包括量测与目标航迹之间的关联以及不同传感器之间航迹关联等。本文梳理了多目标跟踪应用中数据关联主要的解决思路，首次将经典数据关联方法分为确定性数据关联和概率性数据关联，前者包括最近邻、全局最近邻和多假设跟踪，后者包括概率数据关联、联合概率数据关联和概率多假设跟踪，系统阐述和对比了这些典型算法及其扩展方法的基本原理、各自适用条件和优缺点，给出它们之间的关联性，并指出近年来智能学习、优化算法等也为数据关联问题提供了新的解决思路。特别是在视觉跟踪领域，关联跟踪与目标特征学习、场景感知密切结合，给数据关联带来了新的挑战。本文对上述各类方法和思路进行了分析和总结，并展望了未来发展趋势。

关键词：多目标跟踪,数据关联,确定性关联,概率性关联,

基金资助：国家自然科学基金（No.62422117， 62471400， 62071389）； 陕西省自然科学基础研究计划（No.2023JC-XJ-22）； 中央高校基本科研业务费专项资金