一种改进的联合概率数据关联算法

对于多目标跟踪问题,数据关联是其核心部分,联合概率数据关联算法(JPDA)是多目标跟踪的典型方法。当目标较为密集,计算量剧增,会出现计算组合爆炸现象,而其本质就在于确认矩阵拆分成可行矩阵的计算量。为了降低JPDA的计算量,本文提出了一种改进的JPDA算法,在拆分确认矩阵时引入分支定界算法的思想,以确定每个目标的最后一个回波。当搜索到最后一个回波时停止搜索,执行下一个目标回波的搜索,直至结束。利用该改进算法对杂波环境下多目标跟踪进行仿真实验,结果表明,该算法使其时间代价减少。