杂波环境下基于最大熵模糊聚类的JPDA算法

摘要：

针对杂波环境下的多目标跟踪数据关联存在跟踪精度低、实时性差的问题,提出了一种基于最大熵模糊聚类的联合概率数据关联算法(joint probabilistic data association algorithm based on maximum entropy fuzzy clustering,MEFC-JPDA).首先,采用最大熵模糊聚类求得的隶属度初步表征目标与有效量测之间的关联概率.其次,采用基于目标距离的量测修正因子对关联概率进行调整,并建立关联概率矩阵.最后,结合卡尔曼滤波算法,对目标的状态进行加权更新.仿真结果表明,所提算法在杂波环境下的跟踪性能相比现有的两种关联算法有较大提升,是一种有效的多目标跟踪数据关联算法.

关键词：多目标跟踪、联合概率数据关联、最大熵模糊聚类、量测修正因子

所属期刊栏目：45

分类号：TN953

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;航空科学基金资助课题

在线出版日期：2023-07-18（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：1920-1927