一种JPDA的快速算法

为使标准JPDA算法能在实际工程中实时应用,着重在JPDA的主要计算环节进行了改进和实时性提升,提出了一种JPDA的快速算法。通过引入“关联目标类”,对确认矩阵进行降维,即把一个高维数矩阵分解成若干“相互独立”的低维矩阵。提出了一种互联概率的递归计算方法,减少拆分矩阵巨大的内存占用需求。同时还对相关波门和滤波方差计算进行了改进。仿真结果表明,快速算法比标准JPDA算法的计算时间有显著缩短,在不是“太密集”的多目标环境下具有一定的工程应用价值。

一种避免矩阵拆分的改进JPDA算法

联合概率数据关联(JPDA)算法是杂波环境下多目标跟踪的一种非常有效的算法,但该算法在目标密集或回波数较多时实时性较差,不能满足某些复杂的多目标跟踪应用场景。针对此问题,提出了一种避免矩阵拆分的改进JPDA算法,简化了关联概率的计算,从而提高了JPDA算法的实时性,仿真实验证明了改进算法的有效性。