基于自适应聚概率矩阵的JPDA算法研究

摘要：

为了降低联合概率数据关联(joint probabilispic data association,JPDA)算法的计算复杂度,解决跟踪临近目标时出现的航迹合并问题,基于量测自适应消除方法,提出了一种改进JPDA算法.该算法首先通过Cheap JPDA算法计算互联概率,降低算法计算量;其次对聚概率矩阵加以阈值处理,通过重建确认矩阵,进一步优化算法复杂度;最后采用自适应消除方法,去掉聚概率矩阵中易引起错误关联的量测,减小JPDA算法在关联临近目标时的误差.仿真实验结果表明:相较于JPDA算法及Scaled JPDA(SJPDA)算法,本文算法在保证跟踪精度的前提下,降低了算法复杂度,提高了时效性;在跟踪临近目标及交叉目标时,改进算法能避免航迹合并现象及跟错目标情况的发生.

关键词：航迹合并、经验JPDA、聚概率矩阵、阈值处理

所属期刊栏目：52

分类号：TN953

资助基金：国家自然科学基金委员会-中国民用航空局联合研究基金资助项目U1433126中国民用航空飞行学院面上项目支持J2015-1

在线出版日期：2017-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：340-347