一种基于JPDAF的机动目标轨迹融合算法

摘要

多传感器目标跟踪是利用不同的平台获得有关目标的准确、连续的动态描述.PDAF(probabilistic data association filter)算法用于处理单目标跟踪问题,它假定所有的量测都是在特定的目标扩展门限中,即来自一个目标或杂波.如果另一个目标也在该门限中,就可能产生错误.为了解决混杂、密集环境下的多目标跟踪问题,本文利用JPDAF(joint probabilities data association filter)算法,通过考虑可利用的关联事件来简化处理过程,根据关联概率值来对假设进行估计.最后的仿真结果表明该算法对向量状态估计有明显改善.