基于量测划分的单传感器多目标数据关联算法

在PDA算法的基础上,提出了一种基于量测划分的单传感器多目标数据关联(MSDA)算法;与JPDA算法相比,MSDA算法采用二维分配算法来消除共有量测对相邻目标的影响;与PDA算法相比,MSDA算法仅采用扩充后的私有量测集合来完成目标航迹的更新过程。对MSDA算法、JPDA算法、PDA算法在不同条件下的关联效果进行了仿真计算。仿真结果表明:在关联精度上,MSDA算法要优于PDA算法,但略低于JPDA算法;在实时性上,MSDA算法与PDA算法基本相当,而要明显优于JPDA算法。

密集环境下的概率数据关联算法

多传感器多目标跟踪的关键是数据关联,K-NN 算法可以解决稀疏环境下的数据关联.概率数据关联(PDA)是在杂波干扰情况下,跟踪单目标有代表性的数据关联算法;但在密集杂波干扰环境下,该算法可能导致错误的关联,从而导致目标的丢失。为解决在一个跟踪门内出现两个或多个目标的情况,可以利用联合概率数据关联算法(JPDA)。